对话KNN3：Web3也需要可靠的算法

Jack

22-05-19 11:00

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原文作者：0x137，律动 BlockBeats

在 Stepn 后，我们看到了各种 X2Earn 应用，在律动 BlockBeats 看来，Stepn 的火热打响了 Web3 应用崛起的第一枪。在 10 年发展路程里，我们看到了区块链随着技术革新，不断普及的过程：16-17 年以太坊崛起，区块链摆脱了「寻找下一个比特币」的叙事，各种形式的 IC0 为「加密行业」打下了基础；19-20 年 DeFi Summer 的崛起为区块链找到了「应用场景」，区块链技术在 DeFi、NFT、Layer 1、Layer 2 等协议层面实现突围，「Web3」的概念诞生并开始普及；22 年 Stepn 的出圈，区块链技术开始在应用层面突飞猛进，走出了互联网在 Facebook、Uber 等应用繁荣发展阶段的特征。

在本文中，律动 BlockBeats 作者访谈了 Web3.0 数据分析协议 KNN3 项目团队，从项目简介和定位、发展阶段与工作重心、开发团队与融资情况等方面进行了深入了解。未来，律动 BlockBeats 将会持续关注 Web3 领域的应用发展，与创始团队密切交流，深度跟踪 Web3 发展的新浪潮。

项目简介

KNN3 Network 是基于算法构建的动态用户关系图谱，旨在通过为应用提供无需许可且可组合的关系数据解决方案，成为 Web3.0 的核心基础设施，及其生态内应用的通用组件。

在当前数据丰富的 Web3.0 世界，开发者做应用的一件事就是去各条公链上与数据打交道，这是一个非常繁琐的工作。一个充满想象力的小型团队或许拥有很好的产品经理和交互设计师，但从产品架构的角度来看，如果团队没有深度解析链上数据的能力，已经很难再搭建出有创新意义的产品应用了。

KNN3 在 Web3.0 生态的作用，就是与 The Graph、RSS3 等一类的信息数据基础设施构成一种互补关系，并为开发者带来更简单、更纯粹的开发流程。比如，如果一个团队想要做一款社交应用，就没有必要重复链上数据的处理过程，而是可以直接在 RSS3 或者 CyberConnects 上获取 Web3.0 用户的 Profile，在 KNN3 上获取用户之间的关系图谱，然后在此基础上专注于自己应用的开发和创造。

团队初衷

在与 KNN3 创始人 Thomas Yu 的对话中律动了解到，KNN3 如今成熟的定位和概念，也是团队在项目开发的过程中逐渐摸索出来的。Thomas 告诉我们，KNN3 起初诞生于一个很简单的想法：「我们发现，整个 Web3.0 生态里有各种各样的数据解决方案，但却没有一个去有效地描述用户之间的关系」。

就像刚才提到的，当前 Web3.0 应用如果想要对用户间的关系做进一步的研究和挖掘，就必须从最底层做起，自己去理清链上数据。因此 KNN3 一开始只是想把 Web3.0 的用户全部连接起来，变成一个很大的图谱，就像当年谷歌通过超链接把网页给连接起来一样。

KNN3 这个名字来源于一个经典监督式学习算法 k-NN (k-Nearest Neighbors Algorithm)，它在 Web2.0 世界最为流行，最早是 eBay 开始大规模使用。

k-NN 的哲学理念很简单，就是从图谱学的角度，利用人们过往行为的相似性构成关系，并据此推断人们未来对事物的反映。比如，如果你和我连续几天都购买了一样的商品，那么未来当你购买一件新商品时，eBay 就会把这件商品推荐给我。

在 k-NN 算法下，平台对用户的分类就从过往标签式的静态分类，转变成了交互式的动态分类。每一个用户的行为，都在重构整个关系网络的构造，也丰富了现有的关系维度。而 KNN3 团队在搭建出自己的 Web3.0 关系图谱后，也有了非常惊喜的发现，这为团队构建 KNN3 的核心理念打下了基础。

因为 Web3.0 世界里的数据种类是非常开放且丰富的，所以建立的关系类型也不只是一个普通的搜索的关系，它还可以跟资产有关、跟过往行为有关、跟兴趣爱好有关，这些都是可以成为构建直接和间接关系的依据。

这给了 Thomas 很大的启发：KNN3 的作用不仅是创造一种关系，而是给这个关系后面赋予一个真实的故事场景。这一理念成为了 KNN3 一直以来定义关系的哲学，即关系是主观的，它的价值取决于你怎么去定义它。就像 Thomas 说的：「当你定义出一个成熟的关系，并得到了广泛的认可后，你其实就创造出了价值」。

成员背景

KNN3 团队主要由三类成员组成。一类是币圈 OG，他们大多都是在 2015 年进入到加密领域的，因此都经历过交易所、钱包、智能合约等方面的产品开发，对加密行业有着很深的理解。一类是优秀的 Web2.0 算法工程师和架构师，他们有丰富的大厂经验，是 KNN3 技术团队里的研发的主力。还有一类是最近三个月迎来的新成员，不少也来自互联网大厂，在算法方面也有非常丰富的经验，是团队的新鲜血液。

当前，KNN3 团队的全职成员有 11 人，当然还有很多在业余时间里为项目做贡献的「游击队员」，当项目遇到比较大的课题研发或者重大升级时，大家就会聚到一起，为 KNN3 提供各自领域的专家级意见和技术支持。

开发进展

目前 KNN3 团队已正式上线了其关系图谱，供 Web3.0 应用集成。此外团队还将在今年 Q3 推出一个分析模块插件，希望为现有数据分析平台提供更多赋能。在即将揭幕的以太坊上海黑客松，团队也会重点为在 Web3.0 创业的团队提供技术支持。

Graph QL——已上线

KNN3 在今年 4 月正式上线了其数据分析图谱 Graph QL，Web3.0 应用开发者可以通过其 API 实时且无缝地检索任何 Web3.0 用户的网络社交关系。目前 Graph QL 与以太坊主网的延迟稳定在两个区块，具有极高的时效性。

另外，Graph QL 包含多个种类的行为连接器，并由用户的实时链上活动支持，因此能够诠释出 Web3.0 用户之间更深层次的关系，不只可以从人的视角去看，还可以是一个具体的 NFT 系列等。比如，分析一个 NFT 系列周围的持有者，以及与持有关联的其他社区。

有了这些更深层次的诠释后，KNN3 便能够为开发者带来更多的想象空间，帮助他们创造出全新的交互式应用，比如把社交关系存储到可变的、带状态的 NFT 应用里等等。

KNN3 分析模块 MVP——预计 Q3

KNN3 还会为分析平台提供一个可插入的图谱分析组件，它允许数据分析者无缝组合 KNN3 的关系数据和其他 SQL 数据，并在此基础上构建算法、分享见解等。

当前，市场上有很多数据分析的存量平台，如 DeFi Llma、Nansen 以及 Dune Analytics 等。尽管如此，现有平台对关系层面的数据刻画却仍是比较少的，平台上大多都是已经封装好的图谱，提供给定的关系数据。

因此 KNN3 会推出一个关系型的分析模块，并集成到这些现有的分析平台上，让这些平台的用户不仅可以对现有的智能合约和数据指标进行分析，还可以即刻在同一个 Quarry 里，把这些分析出来的结果通过关系图谱的方式进行深入的关系再挖掘。

其实在 Thomas 看来，无论是 Graph QL，还是即将推出的分析模块，都是 KNN3 打出的极具 Web3.0 特色的王牌。在交流的过程中，他向律动分享了一个非常准确的判断：「我们并不会自己去做一个 SaaS，因为这就意味着你未来的收费模式必然会退回传统的 Web2.0 模式」。

Web3.0 是一个模块化世界。就数据市场来说，推荐的算法是一端，数据的来源是一端，结果的执行又是另外一端，产业中的每个组件都发生在完全不同的平台上，这与传统互联网世界截然不同，因此老一套的商业模式也很容易在这里碰壁。

也正是出于这个判断，即将举行的以太坊上海黑客松活动也成了 KNN3 当下的一个工作重心。

以太坊上海黑客松

除了 Graph QL 以及分析模块的开发，KNN3 团队通过本次黑客松活动，在亚洲的 Web3.0 开发者社区播下种子，与不同的应用团队一起构建未来的 Web3.0 生态。

仔细的用户会发现，很多亚洲背景的 Web3.0 项目本身就有着很强的生态互补以及伙伴关系，比如 KNN3、RSS3、Mask Network、ShowMe 等团队都是彼此之间的战略伙伴。因此，通过更多应用的搭建，也能够把这些生态串联得更加紧实，就像 Thomas 说的：「在一个应用场景里，你只有将多个要素同时刻、无感知地交付到用户手里，才能有最好的效果。」