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初始阶段
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上架收益玩法
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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。
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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。
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核心参数
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R1=上架收益
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R0=单位小时收益，初始为5水晶/小时
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T=时长，默认为6小时
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Buff（n）=点赞加成Buff，随当时点赞总数（n）而变化
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单次上架结算公式：
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R1=R0 * T * [100%+Buff（n）]
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Buff（n）初步设定：
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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
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点赞押注玩法
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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。
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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。
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核心参数
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R2=点赞收益
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N = 藏品下架时的总点赞数
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i = 你是第几位押注者
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N−i = 你押注之后，该藏品又获得的新点赞数
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R3=新增一个赞，提供多少奖励，初始设定为2
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个人结算公式：
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R2=「1+（N-i）」*R3
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R2最高为100
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初始阶段全局测算：
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一，核心参数：
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U=日活用户
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L1=单个用户点赞押注额度，初步设定为20/日
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W1=用户可以同时上架的作品数，初始为2个/次
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P1=上架参与度
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P2=点赞参与度
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二，重要假设：
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作品优劣占比：优秀20%、一般60%、较差20%
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用户点赞倾向：优秀80%、一般20%、较差0%
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三、部分已知统计
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1，单日上架作品数W
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W=U*W1*（24/T）*P1
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2，单日总点赞押注数L
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L=U*L1*P2
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各类型作品点赞总数
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优秀：Lg=U*L1*P2*80%
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一般：Ln=U*L1*P2*20%
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较差：Lb= U*L1*P2*0%=0
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平均各类型作品点赞数
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优秀：Lg=U*L1*P2*80% / U*P1
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一般：Ln=U*L1*P2*20% / U*P1
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较差：Lb= U*L1*P2*0% / U*P1=0
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5, 各类型作品产生的平均收益
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优秀：R2g= Lg*（Lg+1）/2
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一般：R2n= Ln*（Ln+1）/2
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较差：R2b= Ln*（Ln+1）/2=0
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（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。）
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6，各类型作品产生的总收益：
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优秀：R2G=R2g * U * P1 * 20%
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一般：R2N=R2n * U * P1 * 20%
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较差：R2B=R2b * U * P1 * 20%
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7，上架作品产生的总收益：
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R1U= R0 * T * [100%+Buff（N）] * 24/T * U * W1 *（24/T）* P1
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Buff（N）：估算全局Buff，初步估算为5.05%
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8，关于Buff（N）的估算方式
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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：
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一、Buff 阶梯定义（当前版本）
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当 5 ≤ n < 10，Buff(n) = 10%
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当 10 ≤ n < 30，Buff(n) = 20%
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当 n ≥ 30，Buff(n) = 30%（封顶）
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n < 5 时，Buff = 0%
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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：
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优秀作品：占作品总量 20%，分得总点赞数的 80%
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一般作品：占作品总量 60%，分得总点赞数的 20%
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较差作品：占作品总量 20%，分得总点赞数的 0%
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三、关键参数（基于当前日活与行为设定）
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日活用户 U，单次可上架 W1=2 个作品，单次时长 T=6 小时
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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
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由此推算出每类作品的期望获赞数（泊松分布参数 λ）：
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优秀作品 λ_a ≈ 26.67
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一般作品 λ_b ≈ 2.22
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较差作品 λ_c = 0
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四、全局 Buff 计算公式 对单类作品，Buff 期望值采用差分公式：
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E[Buff|λ] = 10%×P(n≥5) + 10%×P(n≥10) + 10%×P(n≥30)
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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)
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全局加权平均 Buff：
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E[Buff] = 20%×E[Buff|λ_a] + 60%×E[Buff|λ_b] + 20%×E[Buff|λ_c]
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五、当前测算结果
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优秀作品期望 Buff ≈ 22.84%（P(n≥5)≈100%，P(n≥10)≈99.99%，P(n≥30)≈28.39%）
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一般作品期望 Buff ≈ 0.75%（P(n≥5)≈7.49%，P(n≥10)≈0.01%）
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较差作品期望 Buff = 0%
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全局加权平均 Buff ≈ 5.02%
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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。
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