去中心化的内容生态系统CNN介绍

区块链的诞生是为了解决信任和去中心化的问题。它巧妙地利用了密码学上的散列式演算法，能够在无需第三方介入的前提下使参与者达成共识，并让他们共同维护区块链数据，从而解决信任的问题。

区块链从诞生至今，已经发生了几次技术的更迭。如果说比特币是区块链的1.0 产物，那以太坊及智能合约就是区块链的 2.0 版本。智能合约是指利用不可篡改的、分布式的程序促成合约各方形成关系、达成共识。智能合约一旦放到虚拟机上便可在满足触发条件时自动执行，因此是真实、可被信任的。

内容行业的诸多问题，正是区块链技术可以解决的。为此，不少团队已经基于区块链提出了新的内容行业协议，例如 Steemit， Primas和YOYOW等。 然而目前提出的协议普遍存在两个问题：

· 对内容的分发完全依赖于用户的点赞、评论等行为。这种完全自发的方式对单一兴趣的社区或许可行，但对于今日头条、天天快报这样全品类的内容平台，则无法针对每个用户的偏好个性化地分发内容。如此，一方面用户很难看到符合自己兴趣的内容，难以对社区产生依赖；另一方面会造成社区内容严重头部化。例如 Steemit 的白皮书中提到，如果有 100 万内容量，头部 100的内容会贡献 1/3 阅读量，接下来的 10000 贡献 1/3，剩下的贡献 1/3。对于一个希望有大量作者贡献优质内容的社区，这样的比例是非常不健康的，会造成大多数的作者失去写作的动力。为了解决这个问题，我们在 CNN 中开创性地将个性化推荐和区块链结合起来，并针对区块链的效率问题提出我们的解决方案。

· 目前大部分的协议解决的是单一内容社区中如何基于社区用户的行为对内容质量进行衡量并予以相应的报酬。但由于用户的喜好非常多样，未来在区块链上一定会同时存在很多个内容社区，如何确保优质内容能够在社区间高效地流通，也是一个非常重要的命题。在 CNN 中，我们通过设计对作者和转载者的激励机制，使得转载者有动力转载优质并且和目标社区受众相符的内容，而不会随意转载滥竽充数的内容，提升内容流通的效率。

CNN 的目标

CNN 选择在以太坊和智能合约的基础上将区块链技术同内容行业相结合，为所有内容社区打造一个更开放、更公平、更高效的生态系统。通过这个全新的内容生态系统，我们的目标如下：

1. 解决现有内容系统中各家各自为政，内容不能无缝流通，用户获取优质内容和社区聚合优质内容成本高的问题。对于创作者来说，其内容可以更高效地在更广的范围内流通，尤其是让优质的内容和内容创作者得到更大的曝光。对于内容消费者，我们的目标是在区块链上实现个性化推荐，让内容消费者更容易找到符合自己兴趣的优质的内容。

2. 解决现有内容体系中收益不公的问题。一个内容生态系统中，核心的角色是内容生产者和消费者，一个创作了内容，一个付出了注意力。但现有体系中对两个角色所创造的价值认可不够，分配的收益也不够，尤其是后者几乎没有参与到收益分配中。因此我们的第二个目标是变革现有的收益分配机制，按照不同角色的贡献大小来决定收益分配。

3. 解决现有内容系统获客、激励模式复杂、低效的问题。我们希望借助区块链技术和社区的理念让现有内容体系里中心化的获客和激励模式变成一种自发式的，可以自主运转的系统。从而让更多用户更自然地加入这个全新的生态系统而不需要某些中心及其投入。

下文将详细讲述 CNN 如何利用区块链这一技术，建立个性化的互联互通的内容生态协议。我们将在这套协议的基础上，以印度最大的个性化内容 APP NewsDog 为试点，逐步建设全球最大的内容生态体系，掀起内容行业一个新的篇章。

CNN - 更开放和高效的内容生态体系

关于上文中所提及的问题，我们提出一个新的基于区块链的内容生态协议以及相应的代币 CNN。在 CNN 生态中，作者和用户基于共同的兴趣形成若干社区，在社区内发表、阅读文章并形成互动；社区间相对独立，但优质内容可以通过用户转载实现流通。

如何设立一个有效的机制，建立开放自由的内容生态，发挥每篇文章的原创价值是整个内容社区建设的核心。为保证优质内容生产和流通，我们提出几下几点原则，并将在协议中相应体现：

· 信誉可塑：读者、作者以及推荐节点都在统一的信誉体系之下。信誉体系可以通过代币在社区中的流动以及 peer review 的方式保证社区的健康发展。通过信誉体系来保障广告收益的合理分配，使得社区生态的参与方都可以获得相应的收益，促进社区的持续健康发展。

· 自由多元：内容是承载人们思想和感情的工具，因此在 CNN 的框架下，创作者可自由表达其对社会、经济、政治、体育、娱乐、就业等任何一个话题的文章，但不可随意发表劣质文章滥竽充数；

· 鼓励创作内容与社区调性和谐：CNN 架构鼓励文章自由流转，但内容创作原则上应与社区调性相符，否则如娱乐八卦出现在较为严肃的经济类社区，就略显违和。因此 CNN 框架鼓励作者在相关社区创作内容，以此建立社区的调性；

· 保护版权：版权争议成本高昂，需要社区雇佣专业的审核团队完成工作，往往耗费大量人力、物力和财力且效率低。CNN 利用区块链公平、不可篡改的特性，保证每篇文章有源可寻，力求保护真正创作者的版权；

· 开放流通：优质内容的核心在于它的思想可以传播给更多的受众从而对其产生潜移默化的影响；CNN 鼓励在保护知识产权的前提下，促进优质内容在各平台间自由流通，从而最大化文章价值。

在 CNN 体系内，主要有四类节点：

1. 作者：作者是各个社区中内容的生产者，作者的权重由用户对其内容的喜好程度决定，是广告收入分成中比例最大的角色；

2. 用户：用户是各个社区中内容的消费者，通过阅读、点赞、评论等行为表达对内容的喜好，并因为付出了注意力而获得广告收入的分成；

3. 广告主：广告主在各个社区以 CNN 支付广告费进行投放，以期获得品牌的曝光或者下载/注册用户；

4. 推荐节点：推荐节点是 CNN 体系中游离于社区之外的节点，通过为各个社区提供推荐服务而获取广告收入分成。

CNN 协议主要包含两方面的内容：一、促进作者、用户在社区内活跃的机制；二、促使优质内容在不同社区间流通的机制。针对这两方面，我们设计了与文章发布、推荐、阅读、转载以及用户激励相关的模块，将在下面的章节中详细介绍：

1. 内容生产

对内容社区而言，内容生产无疑是整个社区最至关重要的一环。如何设立一个有效的机制，建立开放自由的内容生态，发挥每篇文章的原创价值是整个内容社区建设的核心。要保证优质内容的持续产出，CNN 将围绕以下几点作为核心运转：

保护创作者版权：版权保护是区块链技术的重要应用之一。区块链系统里记录的数据有严格的时序性，并且无法篡改。因此，一旦发生版权冲突，系统可以根据内容发布的先后顺序确定最终版权。如果有作者发布了侵权内容，系统会如实地记录发布时间、作者与发布内容，没有人可以通过删帖等方式来清除侵权记录。这从根本上保护了创作者的利益，有助于激发其创作热情。

鼓励原创首发：每个社区有自己的调性与喜好，也有自己圈子的常驻作者，社区内生产的内容更符合本社区的气质。因此在每个社区内，我们更看重该社区生产的内容，推荐时更偏重于首发于本社区的优质内容。为此，社区会对原创内容进行一定的流量支持。

拒绝内容灌水：为从源头上杜绝低质文章的产生，创作者在创作时需要交纳一定数量的 CNN 币作为押金，如若 7 天内无人举报其版权或质量问题，则返还。如果其内容被举报存在质量问题（如抄袭、标题党等），经社区选举的委员会投票鉴定属实，则扣除其押金，并将追回相关的广告收益，加到当日的奖励基金中。

对于完全重复的内容，我们可以通过 Hash 值来判断。对于拼凑或者修改的内容，我们采用局部敏感哈希算法 （Locality Sensitive Hash， LSH）［7］，通过各种降维方式映射出多个局部的低维的特征（如词向量特征）后再进行比较。提取部分特征后，拼凑或者修改的内容会与原内容在降维后的很多特征保持一致，从而被系统检测出。

当技术手段也无法判断内容时，我们将采取以社区委员会为基础的版权认证解决方案。依据适当的管控，社区内的志愿者均可成为“裁判”，并可利用区块链内的信息追溯侵权所得。具体方案是：

· 当用户对内容版权发生质疑，质疑者需提交一定数量的 CNN 币作为押金。随后，向全网发出广播，要求组成“委员会”，针对质疑进行投票。委员会的每个委员需提交一定数量的 CNN 币做为押金，投票结果以多获胜；

· 如果最终判定无版权问题，质疑者和投票失败方的 CNN 将被没收，分给文章创作者和投票获胜方作为补偿；

· 如果判定确实有版权问题，质疑者可获得侵权者的押金，广告收益被追回，加入到当日的奖励基金中，而投票获胜方可拿回其参与投票时缴纳的押金，并共同分享投票失败方缴纳的押金。

上述方案用伪代码表示为：

def vote（sponsor， agrees， disagrees， author， reward， depositA， depositS， depositC， revenueAd）：

if agrees.count 》 disagrees.count：

sponsor.account += depositA

reward += revenueAd

for agree in agrees：

agree.account += depositC / agrees.count

else：

author.account += （depositS + depositC） / （disagrees.count + 1）

for disagree in disagrees：

disagree.account += （depositS + depositC） / （disagrees.count+1）

2. 内容转载

高质量的内容是社区得以持续发展的根本。如上文所述，CNN 体系鼓励优质内容的流通，从而最大化内容价值，因此当用户将优质原创文章从源社区转载到相关的其他社区时，理应受到奖励。但我们同时不希望看到用户只是为了获得回报而随意转载文章，甚至是垃圾文章，为此 CNN 制定了 CCM （Content Circulation Mechanism）。机制具体规则如下：

· 转载文章需要缴纳一定数量的 CNN 币，缴纳的 CNN 币归文章作者所有

· 同一篇文章只能向一个目标社区转载一次，以区块链记录的在目标社区首次出现的时间戳为准

· 若转载的文章在目标社区产生收益，则转载人基于转载收益分配模式获取相应收益

在这个机制下，转载相当于对文章的投资，用户先付出成本并寄希望于文章带来更高的收益。只有当文章确实优质，并且符合目标社区受众时，转载者才有付费转载的动力。用户转载文章的收益取决于所转载文章在目标社区被用户喜爱的程度，因此保证了只有高质量并符合目标社区调性的文章被转载流通。

3. 分布式信誉机制

信誉系统是内容系统的关键组成部分。好的内容系统一方面需要好的内容，另一方面也需要对内容的可信的评价。在传统的中心化的内容评价系统里，无论是实名或者匿名的系统，都存在评价不够真实的可能。匿名化的系统，因为评价无成本，所以攻击者可以制造大量的垃圾评论，淹没对内容的真实评价；而实名化的系统，用户往往出于隐私的考虑，而不愿意暴露自己的真实想法。CNN 一方面通过区块链保证了历史记录的不可更改；另一方面通过 Zero Knowledge Proof 实现了用户在不透露自己隐私的前提下，完成对自己行为的认证，保障了评论的有效与隐私。因此，CNN 上的信誉更加真实可信，从而有利于整个生态的建设。

CNN 的信誉机制包含下列组成部分：

· 作者信誉：作者信誉标志着这个作者在读者中的受欢迎程度。作者的信誉越高，他的文章就越容易获得推荐，从而会产生更多的收益。

· 用户信誉：用户信誉体现了这个用户在内容生态体系里的贡献。用户通过评论、点赞或者点灭来对作者的内容进行评价，从而筛选出更有价值的内容，丰富了内容生态。CNN 系统的分配系统会根据用户的信誉给予用户奖励。

· 推荐节点信誉：推荐节点信誉体现了这个推荐节点服务下游节点的能力。一个推荐节点的效果越有效，那么它将获得更高的机会去服务更多更有价值的用户，从而提高了自己收益。

4. 推荐

4.1 调性把控

不同用户对内容需求是非常多样的，互联网上同时存在着包罗万象的NewsDog/今日头条，充满精英气质的 Flipboard，文艺青年主导的 Vice，或是愤青聚集的网易新闻。社区的调性，通常是由社区最初期的用户决定的。在 CNN的生态内，每个内容社区最早的 20 个用户将组成委员会，每人抵押 CNN 币后投票决定是否要兼容并包，还是要保持自己的调性。

一旦社区决定了自己的调性，将通过给不同的分类制定不同的推荐度来把握，推荐度也是由委员会投票决定。这些推荐度通过智能合约被转化为不同的点击率标准，作为扩大推荐受众群的标准。

4.2 内容热度

内容社区需要奖励优秀的文章与作者，优质的内容需要得到更多的展示机会，获取更多的收入，这样才能促使作者贡献更多的优质内容。在 CNN 系统中，我们通过内容热度 R 来代表内容的受欢迎程度，计算公式为

4.3 去中心化更新特征 + 集中推荐

确定社区调性后，个性化推荐是内容分发最重要的部分，也几乎是所有内容社区的标配。根据用户的特性及过往的阅读历史来学习用户的兴趣，并为之匹配最感兴趣的内容。为了充分利用区块链技术去中心化的优点同时又能提高运行效率，CNN 的解决方案是去中心化地更新用户特征模型，再由运算能力强的推荐节点为平台的所有用户提供推荐服务。其运作方式如下：

· 在 CNN 上使用 Logistic Regression （LR）模型进行推荐，LR 模型是基于用户和文章特征以及最后的点击行为来预测用户对于文章的点击概率。推荐模型可表述为，其中x为文章和用户的各种 feature（实体词，分类，文章语义向量，主题模型向量等），w为各个 feature 的权重；

· 每个用户的特征矩阵在用户节点上去中心化地存储和更新；

· 如果某个节点的计算能力不足，可以广播请邻近节点为自己完成特征矩阵的计算，并支付一定数量的 CNN 币作为报酬；

· 社区有推荐节点和服务器为所有用户提供基于 LR 模型和用户特征的推荐。推荐节点获取广告收入分成作为报酬。由于推荐的效果决定了广告收入，也就决定了推荐节点可以获取的收益，因此这个机制下推荐节点会尽力给出最

好的推荐效果

· 根据推荐算法计算出用户对文章的喜好后，我们就可以通过用户的喜好以及内容的热度计算出该文章的最终得分，计算公式为

用伪码表示为：

def calc_final_score（user_interest， content_weight）：

return user_interest * （1 + 1 / （1 + math.exp（-1 * content_weight）））

4.4 基于社区的特征发现机制

用户特征的丰富程度决定了个性化推荐的效果。算法开发者可以从去中心化的内容存储系统中取得用户的行为数据，并在此基础上通过机器学习不断地发现新的用户特征，来提升推荐的效果（如用户的 CTR 与时长），从而不断提升社区所有成员的活跃度和收益。其运作模式如下：

· 开发者在用户数据上发掘新的特征，提交给社区所有推荐节点组成的委员会

· 开发者去中心化地更新用户特征模型，并进入支持 A/B 测试实验的推荐节点上运行，开发者需要支付一定数量的 CNN 币作为测试的成本

· 通过对实验结果的置信分析，如果算法效果得到的提升是可靠的（》95%），那么新的特征模型将被采用，并全网广播

· 采用新特征模型的算法节点，将分享 20%的后续推荐节点收益给算法开发者，直到有新的特征被引入

运作过程用伪代码表示为：

def explore_feature（self， feature_set， recommend_server）：

if self.account 《 explore_fee：

raise（）

self.account -= explore _fee

if run_explore （feature_set， recommend_server）：

recommend_server.feature_host = self

4.5. 基于社区的语料标注

个性化推荐的实现需要大量的语料支持；而当今世界内容呈现爆发性增长趋势，这就意味着语料也需要定期添加和升级。但语料的迭代需要人工的参与和标注，即大量的人力投入。在区块链上，我们可以充分发挥社区的积极性提高标注效率和准确性，其具体操作流程如下：

· 平台将需要标注的任务分解并发布，保证每份标注有三个用户参与；

· 用户如果认领任务，则需要交纳一定数量的 CNN 币作为押金，双方确认后系统自动生成智能合约；

· 平台自动对三位标注员的结果进行比对，确定每位标注员的质量水平，质量不好或者有违约的情况则扣除保证金，扣除的保证金将被加入当日奖励基金中。标注质量满意的标注员获得社区的奖励。

5. 激励

内容社区的用户和内容作者在平台上有极其丰富的互动场景。除了对内容本身的消费之外还包含用户之间的互动，内容的分享，用户邀请等等。其中，邀请新用户是激励体系中最重要的一环，用户越多，整个生态系统约活跃，价值也越大。在基于 CNN 协议的内容生态圈之中，用户作为生态主体之一参与到收益分成是一种天然的激励模式。

传统的激励系统规则和流程复杂，激励结算周期长，导致了其效率低下并且容易出错。基于 CNN 协议的邀请激励机制可以简化激励流程，甚至可以实现激励的多级传导效应，使得邀请新用户带来的可能收益被放大，从而提升激励的效果，降低社区获取新用户的成本和难度。这在印度市场效果尤为明显。具体流程为：

· 平台每天配发一定数量的 CNN 额度作为激励奖励池，具体数额请参考章节七发行计划。

· 计算每位用户在增加整个生态用户群体上所作出的贡献，所有用户根据自己的贡献值分享每日的激励奖励池。

· 所有邀请与被邀请的关系被记录到区块链上，形成一个公开、无法被篡改的树状的邀请关系结构。用户的贡献值由他的子树计算得出。

· 在 CNN 生态中，用户可以从自己所有子树上的用户获得贡献值。如果 A 邀请 B，B 随后又邀请 C，那么 C 是 A 的 2 级邀请用户。如果 X 是 A 的 n 级邀请用户，那么 X 的加入可以为 A 带来2n点贡献值。A 每天的贡献值公式为：

· 当一天结束的时候，每个用户根据自己的贡献值共同分享当天的激励奖励池。

在这样的激励网络下，用户邀请的每一个新用户，都有可能持续不断地给他带来贡献值，这将极大的提高用户的积极性，也增强了用户的粘度。同时去中心化的结算为基于 CNN 协议的激励带来了更高的效率，用户可以更快获取激励奖励。

该模块的相关伪码可表示为：

class User：

# calc all parent contribute when new users sign up

def cal_invite_contribute（self）：

contribution = 1

p = self.parent

while（p is not None）：

p.contribution += contribution

contribution /= 2

p = p.parent

…

# calc own contribute at end of day

def get_invite_profit（self， total_contribution， tot al_invite_profit）：

self.account += total_invite_profit * self. contribution / total_ contribution

7. 打赏

打赏是新兴的一种非强制性的内容付费模式，用户通过打赏来表达对作者的赞。打赏是去中心文化的胜利，打破了文化和娱乐精英在写作、表演等领域里的垄断地位，给了所有人展示自我的机会。打赏也是用户对作者作品价值的一种认可，只有优质的打动用户的作品才可能获得用户的打赏。

· 在 CNN 平台上，我们可以建立用户与作者之间点对点的打赏通道，用户对作者的打赏将直接实时的进入到作者的账户，并视为对作者作品的认可，提高作者作品的权重，使其作品可以获得更多展现；同时，打赏行为也体现用户的阅读偏好。

· 为了防止作者通过打赏作弊，我们将从打赏金额里面提取一部分费用（如20%），作为推荐服务的奖励。

CNN 底层技术调研

CNN 技术实现会采用当前在开源社区广泛使用，且经过实际项目验证的技术方案，同时结合团队原有的技术栈和代码积累来进行开发。我们将设计一整套技术方案和系统架构，将这些架构整合到区块链技术中，同时对系统功能的设计和实现进行适当优化。

1. 区块链扩容和提速

在区块链上执行一项交易，网络中的所有计算机节点都需要验证交易或执行智能合约，如果所有节点都实现相同的结果并达成一致，那么交易就得到了确认，这个速度是非常慢的。目前已有一些项目可以提高以太坊的交易速率，比如Plasma 和 Raiden，但这些项目使用的是非链或侧链通道，而并非旨在解决区块链本身的可扩展性问题。

针对这个问题我们调研并设计几种解决方案：

1.1 委任权益证明 DPoS

委任权益证明 DPoS （Delegated Proof of Stake） 算法［10］，可以解决去中心化POW 带来的性能和能耗的问题。在 DPoS 下，使用区块链网络的主体投票产生N 个见证人，然后由这些见证人对区块进行签名。由于使用了去中心化的投票机制，DPoS 相比其他的系统更加民主化，在保护机制下可以确保见证人行为正确而没有偏见。因此，每个区块可以证明先前区块被见证人正确的确认。DPoS 算法通过减少确认的要求，消除了交易需要等待一定数量区块被非信任节点验证的时间消耗，大大提高交易的速度，从而使加密数字货币的交易速度接近像 Visa 和Mastercard 这样的中心化清算系统。

1.2 实用拜占庭容错算法 PBFT

恶意攻击和软件错误的发生将会越来越多，会导致失效的节点任意产生行为，这种行为有可能误导其他副本节点产生更大的危害，而不仅仅是宕机失去响应。早期的拜占庭容错算法基于同步系统，由于性能太低而不能在实际中运作。Miguel Castro 和 Barbara Liskov 在 1999 年提出了实用拜占庭容错算法 PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance） ［11］，通过副本复制解决拜占庭容错问题。它解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，将算法复杂度由指数级降低到多项式级，使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行。在异步环境中，通过优化早期算法把响应性能提升了一个数量级以上，性能测试证明了该系统仅比无副本复制的标准 NFS 慢了 3%。

我们对现有的区块链基础设施和上面的几种解决方案进行了深入的研究和对比，初步结论是会采用 DPoS 共识机制和 Sharding 结合的方案，来解决区块链上扩容和交易速度瓶颈。未来我们将不断探索新的技术实现，来进一步提升系统的容量和速度。具体方案如下：

Sharding 分片方案：出于解决计算性能问题的考虑，也兼顾缓解存储问题的需求，总体思路是，受传统数据库启发将数据划分为子集中的方式，每个节点只处理部分交易（比如由一部分账户发起的，我们称之为 Sharding 分片），从而减轻节点的计算和存储负担。每个分片都具备一个小规模的共识协议，运行于多个网络机器的并行处理时，这些机器会验证交易的工作量。在并行处理这样的网络中，每个分片每秒能够处理数百笔交易，整个网络每秒能够处理数千笔交易。随着更多节点的加入，网络在验证交易时处理速度将变得越来越快，一旦网络规模和以太坊一样大，该网络每秒处理的交易量就能使其比现实中银行更快，也可能更便宜。如 Zilliqa 就采用了分片 sharding 方案，每片内都有 600-800 个节点来进行运算，保证安全性，不依赖于中心化的节点来处理分片过程，已经证明了高效可扩展性，它的吞吐量几乎能随着节点的线性增长而增加。目前以太坊也在对EVM 进行升级，在智能合约层提供基础支持，因此我们在以太链基础上实现Sharding 方案难度降低，可行性提高很多。

在 Sharding 方案的基础上，我们会采用 DPoS 机制来解决分片内交易确认速度过慢的问题，具体实现上采用类似股份授权证明机制运行，它依靠一种信用系统，通过无摩擦的实时投票产生一组总数一定的“授信方”（“受托人“），这些授信方拥有产出区块并添加到区块链上的权利，同时避免不受信任方的参与。每一轮都由这组授信方以随机顺序轮流签署命令产生区块，每一轮的出块次序都不相同。 非常重要的一点是，这种体系并不需要很高的信任程度，区块链的产出者（即受托人）只可以选择产出或不产出区块，即打包或不打包交易，而不能改变交易细节，比如发送者、接收者或者余额。在这种模式下，受托人作恶的影响力很小。如果受托人丢块或者出块没有打包交易记录，下一个受托人产出的区块将是两倍大小，包含上一块丢失的交易，同时确认时间从 10 秒钟变为 20 秒，除此以外没有其他影响。受托人恶意或迟滞的行为都是公开可见的，社区可以简单迅速的投票让他们出局。这样一来，受托人会失去受托人收入，且没有任何潜在的好处，因此没有动力作恶。

初步技术方案的架构图如下：

2. 去中心化的内容存储

内容社区的数据规模非常庞大，有结构化的用户个人信息，也有非结构化的各种文件（图片、视频、文档等）。它们通常存储在各网站的服务器的数据库或文件系统中。这是非常中心化的内容存储方式。这种中心化存储的数据经常遭受类似美国安全局 CIA 这样的机构审查，只要控制服务器就可以轻易获取用户的敏感数据；另一方面这些服务器也容易遭到黑客攻击，存在隐私数据泄露的风险和网页无法访问 502 的情况；最后，这些中心化存储的数据极度容易被服务器所有者修改，经常出现 404 网页不存在或无法查看历史的情况。内容存储去中心化将有效得避免此类问题。

目前去中心化的存储方案有 Sia、Storj、MaidSafe、IPFS等：

Sia 提供一个去中心化的，有奖励机制的云储存系统，这个系统将与中心化的类似系统如 AmazonS3 竞争。Sia 高度专注于成为一个企业化的产品，开发者在不断优化产品设计使其可以更灵活地处理云储存中的多样性。

Storj 是一种边走边付的方式，租用者频繁地给托管主机付款。Storj 的目标与 Sia 相似，只是 Storj 没有使用区块链内置的智能合约。如果用户不见或不在线，托管主机将得不到报酬。目前 Storj 尚处于内部测试阶段。

MaidSafe 是个很有野心的项目，开发者的目标超出了去中心化的储存系统，但对效率方面并不太专注。MaidSafe 使用一种全新的共识机制来产生共识（不同于区块链），它不是 POW 工作证明，尚没有像比特币的机制那样被实践所证明。

IPFS 星际文件系统（InterPlanetary File System）由 Y Combinator 的 ProtocolLabs 实现，目标是取代我们在过去 20 年已经习以为常的互联网 HTTP 协议。IPFS 是一个点对点的分布式文件系统，它可以将所有的计算设备都连接到同一个文件系统中。使用内容寻址技术可以将内容从源服务器中分离出来，并永久储存。IPFS 可以像 CDN 网络一样距离用户非常近，保护去中心化存储的网站，并杜绝了 DDoS 攻击发生的可能。IPFS 可以归档重要的公共记录内容，避免网站终止运营所带来的损失。目前已经有许多网站如 Neocities 是基于 IPFS 实现的，并且越来越多的区块链项目也在 IPFS 上运转。具体协议伪代码为：

基于上述的分析调研，我们最终决定采用 IPFS 来解决内容的去中心化存储，将内容数据和区块链分离可以有效地节约区块链资源，提升整个系统的处理能力。

3. 概率微支付

内容社区里涉及到的广告收益分成、激励、打赏等支付场景，通常小额且高频。目前的概率微支付是 Orchid Protocol［13］中提出的一种微支付解决方案。概率微支付可以为区块链提供一个可扩展的微支付通道网络，从而实现多次、高频、低成本的微支付。用户可以向任意数量的接收者发送任意数额的支付款项，而不需要每一位接收者的初始化和结算交易，从而降低了交易成本，使得高频小额交易变为可能。操作过程如下：

发送者可以把 CNN 币存入所有的发送者共享的以太坊智能合约，该智能合约为每一位发送者维护支付差额与罚金托管。

发送者在本地创建并签署一张票据，该票据是一种包含了接收者、总额等支付数据的加密数据结构。

发送者无需在以太坊网络上发布任何交易，直接将票据发送给接收者即可。接收者核实票据。如果它是有效的，那么接收者就有了加密证明他们正在收取款项。注意，即使票据没有“中奖”，接收者仍然有确凿的证据来证明他们能收到款项，因为决定票据是否“中奖”的随机性是由发送者和接收者双方决定的。这样，其中任意一方都无法一手操纵结果。

一张有效的票据即是“中奖”，在这种情况下，它可以通过发布一个链上以太坊交易来获取。

NewsDog - CNN 上的第一个应用

NewsDog 成立于 2015 年底，成立之初创始团队就看到印度经济发展和数字内容市场的巨大潜力，因此锁定了印度个性化内容社区这个创业方向。

伴随着过去两年印度智能手机用户的翻倍和移动流量资费的大幅下降 （目前 1G 仅需 5 卢比，合￥0.5），NewsDog 在印度也得到了飞速的发展，战绩不俗。从 2016 年初正式上线起，NewsDog 已经积累了 4000 余万用户，并在 Google Play新闻类应用排行榜单上排名第一，是目前印度最小、最快、最受欢迎的新闻类应用。它和印度上千家媒体和上万家自媒体达成合作，为用户提供英语、印地语、泰米尔语、马拉提语等十种语言的内容，涵盖政治、经济、娱乐、体育、健康、科技、本地和世界等十余个分类。

NewsDog 搭建了功能强大的推荐系统，为所有用户做了标签详尽的用户画像，便于实现内容和广告的精准推送，实现真正意义上的 News Just For You。

NewsDog 团队将与 CNN 团队紧密合作，在 2018 年年中将 NewsDog 的部分功能迁移到 CNN 协议上。

1. 基于 CNN 的推荐系统

对于内容平台来说，推荐是核心，同样也是最为消耗资源和成本的一项工作，一套高质量的推荐系统需要长时间的积累。另一方面，对于消费内容的用户来讲，为了获得精准的推荐，隐私成为了必须付出的代价。基于 CNN 协议的推荐系统能很好地解决这两个问题。

NewsDog 的推荐系统基于广泛的用户画像和用户数据，而中心化的画像和数据储存和运算方式成为了一个耗时耗力的负担。通过基于 CNN 协议的推荐系统，用户特征模型被分布存储在区块链各个节点中，可以减少中心推荐节点的压力。对于用户而言，分布式的匿名存储也可以完全消除隐私的问题。

2. 基于 CNN 的广告收入分成模式

目前的互联网内容生态中用户扮演了非常重要的角色，内容社区利用用户的关注力赚取了广告价值，但用户却不能参与其中的商业利益分成。

基于 CNN 协议，NewsDog社区的广告收入在内容创作者以外，也会与用户、转载者和推荐节点进行分成。

NewsDog 的内容作者是内容生态的源头，因此也是整个收入分成模式中分成比例最大的一个角色。作者可以在自己的文章被阅读，转载和评论时获得相应比例的分成。在 CNN 的版权保护机制中，如果一个作者的版权被侵犯，作者将会获得赔偿。

NewsDog 的用户作为 CNN 系统中新的收入分配角色，可以依靠阅读文章，发表评论，点赞等行为获得收益；在社区中越活跃，获取的收入也就越多。同时用户也承担着在社区间流转内容的重任，可以在转载文章后，通过所转载文章的表现获得相应的收益。

此外推荐节点作为一个独特的角色在 CNN 系统中发挥着重要的作用，也会获得其相应比例的收益。

3. 多级激励系统

传统的激励系统因为中心化的设置，对规则策划与运营的挑战很大。每次激励活动都需要投入很高的运营成本，并且激励的效果也无法保证。NewsDog 采用基于 CNN 协议的多级激励系统可以很好地解决投入和效率的问题。

由于邀请的纪录被分布地记录在整个区块链之中，因此可以降低运营方的服务器和运算投入。目前 NewsDog 内部有两层激励体系，借助 CNN 协议，NewsDog可以将两层扩展为多层，放大用户邀请的作用，优化激励的效果。由于 CNN 代币的引入，参与激励的用户可以更快获得激励奖励，大幅缩短了激励周期至一天，也可以很大促进激励用户参与的积极性。

4. NewsDog MALAMAAL - 激励模式的延伸

NewsDog 是首个将直播竞答模式引入印度的玩家。直播的形式和激励相结合使得该模式成为一个全新的获客利器。在 CNN 体系内，NewsDog MALAMAAL将直播竞答从单纯的获客演变成一个用户可以付费参与并且获得更多服务的高级版本。因此我们引入了 NewsDog MALAMAAL Store。NewsDog MALAMAALStore 为玩家提供各种游戏增值服务。所有的增值服务由 CNN 币来结算。下面介绍一些常见的增值服务及其使用场景。

游戏规则为正确答对所有 12 道题即可与其他获胜用户分享当期 CNN 奖励金。为增加趣味性，游戏引入复活卡等特权。邀请用户参加，即可获得复活卡，增加游戏获胜机率。在竞答模式下，可在商城中购买如下特权商品：

复活卡：游戏答错出局时，使用该卡即可复活

提示卡：游戏时使用该卡即可获得正确答案提示

Pass 卡：用户如果不知道正确答案，可使用该卡直接跳过，进入下一题

5. Fantasy Cricket League

板球作为印度的国民运动，被称为印度人民的“第二宗教信仰”。数据显示，在 2017 年 4-6 月期间举办的 IPL 联赛和 IPC 大赛吸引了将近 8 亿印度人民的关注。板球世界杯期间更是为印度带来了数亿美元的消费。作为印度最大的新闻应用，NewsDog 会开发 Fantasy Cricket League 来满足用户的娱乐和资讯需求。Fantasy Cricket League 是一个板球游戏。用户可以扮演球队经理并且投资球队，通过球队在联赛的表现获得收益。具体规则如下：

1. 用户支付一定数量的 CNN 币建立一支球队

2. 每个赛季，球队经理可以通过球员选秀来为自己的球队招兵买马

3. 所有队员选定之后，赛季正式开始。在赛季的指定阶段，球队经理之间可以通过 CNN 来进行队员交易

4. 在赛季末，经理通过自己球队在联盟的排名来获得相应回报

6. 其他模式

6.1 星座文化付费

星座文化正悄然走入人们的生活。为满足用户需求，包括中国和印度在内许多媒体都专门开辟了星座板块，而且许多自媒体也纷纷加入星座文化大军，例如Vogue India 在 Twitter 上拥有 112 万粉丝，每日都会发布一条与星座相关的信息，分析星座运势；而中国的自媒体同道大叔仅微博就有 1362 万粉丝，每条信息都有大量转发点赞。为满足用户对星座资讯的需求，NewsDog 开发了星座文化付费服务，具体如下：

1. 个性化星座资讯：用户缴纳一定量的 CNN 币作为服务费，输入自己的个人信息，如出生年月、出生地、血型等，即可获得专属星座资讯；

2. 大 V 专业星座答疑：用户缴纳一定量的 CNN 币，邀请入驻 NewsDog 的媒体及自媒体提供量身定制的星座资讯

6.2 付费问答

信息爆炸时代，衍生出了 Quora 和知乎等问答应用，帮助用户有效删选过滤信息。这种模式在用户中的传播度和实用性决定了其发展潜力和生存空间。因此NewsDog 利用自身信息平台优势孵化这种问答模式，给用户提供更全面的服务，具体实现形式如下：

众筹问答：用户缴纳 CNN 币，要求某位大 V 回答某个问题；其他用户若感兴趣，可以继续缴纳 CNN 币；如若大 V 回答，即可获得所有用户缴纳的 CNN币，否则用户缴纳的 CNN 币原路送还

1 对 1 专业问答：用户可以在内容社区内选择自己信赖的内容创作者，并缴纳 CNN 币向其提问，获取 1 对 1 专业性问答服务。内容创作者回答问题即可获得用户缴纳的 CNN 币

6.3 公益

互联网的实用性不仅在于信息传播，同时也在于缩短人与人之间的距离。而这给公益事业的推动和发展提供了良好的契机。作为印度最大的新闻类应用，利用其平台推动公益事业不仅是应尽的企业责任，而且也可聚合用户实现互助。鉴于此，NewsDog 基于区块链公开且不可篡改的特性，设定了如下公益板块的应用场景：

1. 求助用户可在平台发布求助信息，并上传相应文件进行审核；

2. 用户看见求助信息可以选择捐献 CNN 币帮扶；

3. 求助者信息通过审核后即可获得其他用户捐赠的 CNN 币；

4. 平台和求助者定期发布救助近况，做到公开透明，避免欺诈。