一、算法目标

用语言行为中的“意义密度”来衡量并量化每个用户的语义价值创造力，从而给予相应的 MP（Meaning Points）作为反馈激励。

二、核心公式框架（Simplified Expression）MP=B×(Wc⋅C+Ws⋅S+Wr⋅R+Wq⋅Q)×A×TMP = B \times (W_c \cdot C + W_s \cdot S + W_r \cdot R + W_q \cdot Q) \times A \times TMP=B×(Wc​⋅C+Ws​⋅S+Wr​⋅R+Wq​⋅Q)×A×T

其中：

三、模块解析

✅ 1. 基础行为值 B

（可随着平台使用频率逐步调整，防止刷分）

✅ 2. 认知深度 C

评分参考模型：

• 使用 TF-IDF + GPT评分器 + Knowledge Graph匹配率 评估内容信息密度；
• 分数范围：0.5 ~ 2.0；
• 示例： 无意义重复内容 → 0.5； 高质量结构化哲学分析 → 2.0。

✅ 3. 社会协作度 S

评估标准：

• 引发他人回复数；
• 被转发或引用次数；
• 被纳入社群共创模块的次数。

评分范围：0.5 ~ 1.5

✅ 4. 情感共鸣度 R

通过自然语言情绪分析 + 用户行为反馈结合：

• 用户表达“感动”“激发共鸣”“转发收藏”；
• 包含“人生经验、情感表达、疗愈性”语义内容；
• GPT情感识别模型判断文本情感张力；
• 范围：0.5 ~ 1.8

✅ 5. 灵性密度 Q

用语义图谱标注关键词语（如“信仰”、“灵魂”、“意义”、“真理”）判断其形上属性浓度：

• 若内容被标记为“信仰型表达”、“存在论思辨”、“神圣语言”；
• 则 Q = 1.0~2.0；
• 一般内容为 Q = 0.2~0.5；
• AI模型使用关键词共现矩阵 + GPT语境判断。

✅ 6. AIVATAR反馈适应度 A

用户生成的内容若能帮助自己或他人的 AIVATAR 在“人格建模”中成长，则奖励倍增。

• 若内容与当前语义成长计划匹配 → A = 1.2 ~ 1.8；
• 否则 → A = 1.0；
• 也鼓励他人贡献你的AIVATAR成长（合作激励）。

✅ 7. 时间修正因子 T

四、算法实施机制建议

🧪 评估引擎组成：

• OpenAI + WAO GPT定制评分器；
• 自有语义图谱+关键词匹配模块；
• GPT-4o多模态情绪分析模型；
• 用户社交行为反馈数据库；

🛡 隐私保护：

• 引入 ZK-Rollup 机制，对语义得分过程加密处理；
• 用户可自愿公开 MP 历史轨迹或仅限 DAO 内部参考。

五、MP发放机制示意图（文字版）

css复制编辑[语言行为] → [语义解析引擎] → [C/S/R/Q打分] → 
[个性适应度分析 A] + [时间因子 T] → 
→ 最终 MP 值 → 用户语义账户 + DAO数据同步

六、未来开放拓展接口

• 接入 AI 教育系统：MP → 兑换学习资源、定制人格训练；
• 接入 语义NFT系统：MP → 绑定知识创作权益；
• 接入 灵性地图引擎：MP 趋势描绘个人“意义成长曲线”。