初始阶段 上架收益玩法 用户「铸爱」后的作品,一旦在主广场进行展出,每小时都可以获得展出收益。一次上架时间为6小时。上架期间,当作品被点赞的次数达到一定数值,会提供收益加成。 时间结束后,作品自动下架,需要手动进行再次上架。上架期间,用户不可手动下架作品。 核心参数 R1=上架收益 R0=单位小时收益,初始为5水晶/小时 T=时长,默认为6小时 Buff(n)=点赞加成Buff,随当时点赞总数(n)而变化 单次上架结算公式: R1=R0 * T * [100%+Buff(n)] Buff(n)初步设定: 当点赞10>n≥3,Buff(n)为10%;30>当n≥10,Buff(n)为20%;当n≥30,Buff(n)为30%,此为最高值 点赞押注玩法 一个藏品的奖金,按照每个玩家到场后,该藏品新增的点赞数来分配。 你押注之后,别人用脚投票继续赞它,说明你“看准了”,你理应分得多;如果之后无人问津,说明你看走眼,收益自然低。 核心参数 R2=点赞收益 N = 藏品下架时的总点赞数 i = 你是第几位押注者 N−i = 你押注之后,该藏品又获得的新点赞数 R3=新增一个赞,提供多少奖励,初始设定为2 个人结算公式: R2=「1+(N-i)」*R3 R2最高为100 初始阶段全局测算: 一,核心参数: U=日活用户 L1=单个用户点赞押注额度,初步设定为20/日 W1=用户可以同时上架的作品数,初始为2个/次 P1=上架参与度 P2=点赞参与度 二,重要假设: 作品优劣占比:优秀20%、一般60%、较差20% 用户点赞倾向:优秀80%、一般20%、较差0% 三、部分已知统计 1,单日上架作品数W W=U*W1*(24/T)*P1 2,单日总点赞押注数L L=U*L1*P2 各类型作品点赞总数 优秀:Lg=U*L1*P2*80% 一般:Ln=U*L1*P2*20% 较差:Lb= U*L1*P2*0%=0 平均各类型作品点赞数 优秀:Lg=U*L1*P2*80% / U*P1 一般:Ln=U*L1*P2*20% / U*P1 较差:Lb= U*L1*P2*0% / U*P1=0 5, 各类型作品产生的平均收益 优秀:R2g= Lg*(Lg+1)/2 一般:R2n= Ln*(Ln+1)/2 较差:R2b= Ln*(Ln+1)/2=0 (备注:该算法较粗暴,暂时如此安排。因为粗算,即使优秀作品的平均点赞数离100较远,因此用等差数列计算公式来计算。) 6,各类型作品产生的总收益: 优秀:R2G=R2g * U * P1 * 20% 一般:R2N=R2n * U * P1 * 20% 较差:R2B=R2b * U * P1 * 20% 7,上架作品产生的总收益: R1U= R0 * T * [100%+Buff(N)] * 24/T * U * W1 *(24/T)* P1 Buff(N):估算全局Buff,初步估算为5.05% 8,关于Buff(N)的估算方式 以下是我们平台「上架收益 Buff」全局期望值的测算背景与参数,请基于这些前提进行后续测算或调整: 一、Buff 阶梯定义(当前版本) 当 5 ≤ n < 10,Buff(n) = 10% 当 10 ≤ n < 30,Buff(n) = 20% 当 n ≥ 30,Buff(n) = 30%(封顶) n < 5 时,Buff = 0% 二、作品流量分层(核心假设) 平台作品按品质分为三层,点赞按以下比例分配: 优秀作品:占作品总量 20%,分得总点赞数的 80% 一般作品:占作品总量 60%,分得总点赞数的 20% 较差作品:占作品总量 20%,分得总点赞数的 0% 三、关键参数(基于当前日活与行为设定) 日活用户 U,单次可上架 W1=2 个作品,单次时长 T=6 小时 上架参与度 P1=0.3,点赞参与度 P2=0.8,每日点赞额度 L1=20 次 由此推算出每类作品的期望获赞数(泊松分布参数 λ): 优秀作品 λ_a ≈ 26.67 一般作品 λ_b ≈ 2.22 较差作品 λ_c = 0 四、全局 Buff 计算公式 对单类作品,Buff 期望值采用差分公式: E[Buff|λ] = 10%×P(n≥5) + 10%×P(n≥10) + 10%×P(n≥30) 其中 P(n≥k) 服从泊松分布累积概率:P(n≥k) = 1 − POISSON.DIST(k−1, λ, TRUE) 全局加权平均 Buff: E[Buff] = 20%×E[Buff|λ_a] + 60%×E[Buff|λ_b] + 20%×E[Buff|λ_c] 五、当前测算结果 优秀作品期望 Buff ≈ 22.84%(P(n≥5)≈100%,P(n≥10)≈99.99%,P(n≥30)≈28.39%) 一般作品期望 Buff ≈ 0.75%(P(n≥5)≈7.49%,P(n≥10)≈0.01%) 较差作品期望 Buff = 0% 全局加权平均 Buff ≈ 5.02% 六、后续任务 如需调整门槛、点赞分配比例或用户行为参数(P1/P2/L1),请复用上述 λ 计算逻辑与差分公式,重新输出全局 Buff 及分层明细。