探索NFT艺术的创新与未来

本篇文章探讨如何通过对NFT数据的解读和总结，来为艺术家提供更科学的推荐算法以及更艺术化的表达方式。文章的作者是MarioKlingemann和HicetNunc-StateoftheArt，于2021年3月18日发布。

目前，NFT市场中存在着超过百万种不同的NFT，通过不同的区块链智能合约以及各类交易网站进行交易。由于存在着大量的噪声和残片，对于想要找到有吸引力的新作品的收藏者而言，寻找到合适的选项非常困难。而内容推荐并不是Web3所特有的难题，在Web2中像Netflix和Spotify等平台已经成功地实现了发现的艺术。但是，对于NFT来说，如何将这种方式成功移植过来呢？

本文探讨了几种不同的方法来发现优秀的NFT。首先，通过销售量来发现NFT是一种可行的方法。排行和排名榜都是很好的数据点，而区块链技术使得这种数据容易获取，每个人都可以通过区块链连接点独立验证排行并收集数据。

其次，我们可以通过分析与我们类似的收藏者来发现新的NFT。这种方式类似于Facebook中的“共同好友”功能。利用区块链丰富的数据，我们可以进行聚类分析，不断扩展我们的收藏者社交网络。

最后，可以通过处理NFT自身数据来发现更多的NFT。例如，通过强化元数据信息分析，我们可以找到更多有趣的艺术家和作品。此外，一些高端机器视觉技术也可以用来根据主题风格匹配作品。

成功的推荐引擎取决于大量的数据支持。通过区块链技术可以获取大量数据，这使得开发和设计NFT艺术家推荐引擎成为可能。但是，我们也要注意Web2所带来的教训，避免创造出独霸权力结构。在推荐过程中，我们也要避免对某些艺术家的厚此薄彼，为每个NFT艺术家提供平等的机会。

总之，寻找出色的NFT艺术家是一项复杂的挑战，但通过大力支持众多无名的艺术家，我们可以成功解决这个问题。

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