. details .details-cont p，p { word-break :标准版； 文本对齐：组合图像对齐中心！ 汇入者； 什么是NFT的稀有度？

一般来说，NFT的稀有度包括特征性稀有度和资产性稀有度两个概念。

特征稀有度：测定各特征的出现频率。 也就是说，其特征占该集合的比例。 例如，特征“Background_Blue”的稀有度得分为10.44%。 因为短臂俱乐部总数为5000只，其中有522只“Background_Blue”熊。

图1:短矢量俱乐部的特征稀有度

资产稀有度：表示该资产的总稀有度得分，可用于横向比较和排名。 各个NFT的价值通常受稀有度的影响很大。 对NFT收藏家来说，在考虑购买哪个NFT时，他们希望使用同样数量的ETH来带来最大的回报，稀有度成为最重要的参考指标之一。

现有稀有度评价模型

Rarity.Tools稀有度得分

Rarity.Tools是目前应用最广泛的稀有度评价工具。 其中心计算方法是将各特征出现频率的百分比的倒数相加。

图2:rarity.tools的稀有度模型(出处Medium ) ) ) ) ) ) ) )。

但是，Rarity.Tools最近调整了其计算模型，没有公开具体细节。 Rarity.Tools是NFT Summer爆炸前就有的NFT稀有度数据分析工具，具有计算模型简单、易懂的优点。 用户可以直观地看到哪些特征在整体稀有度得分中贡献度更大。 但是，简单加法的缺点是有可能高估或低估一项资产的真正稀有度。 例如，如果某个特征或特征数的点数过高，则该NFT的排名会有一定程度的提高，但用户可能对该特征不太感兴趣。

NFTEXP稀有度得分

在NFTEXP中计算稀有度更为复杂，目前尚未公开。 我们只能从NETEXP官网上得到NFTEXP模型的大致想法。 以“Chubbies”项目为例，其中两个特征的频率如下：

面部：蓝牙，1053个(10.5% )。 发型为： Afro，1110个(11.1% )。

图3:'Chubbies”项目列表(源代码为NFTGO.io ) ) ) ) ) )。

从百分比来看，两个特征的稀有度几乎相同。 但是，“蓝牙”的特征稀有度得分为8，而Afro的特征稀有度得分为17。 这是因为发型的特征只有4种，脸部特征共有13种。 因此，一个“蓝牙”的真正稀有度低于“平均脸”，“蓝牙”13种脸的特征为7.7%，“蓝牙”10.5% )，一个“Afro”的真正稀有度为平均水平(4种发型的特征=25%，Afro为11%。

NFTEXP的特征稀有度考虑了特征中类别数的影响。 将各特征的出现频率与平均频率进行比较，并相应地调整特征得分。 但是，NFTEXP也有和Rarity.Tools同样的缺点，将在下一节的“异常的比较”中详细叙述。

更合理的稀有度评价模型

一般来说，稀有的同义词也有特殊和独特的。 一个东西是否罕见，主要取决于它与集体内其他东西的不同。 差异越大，表示这种情况越特殊、越罕见。 那么，能源化这一事物与集团内其他事物的综合差异反映了其在集团内的稀缺性。 NFTGO基于这一原则，更科学地开发了评价NFT稀有度——的基于Jaccard距离的稀有度得分方式(以下简称为NFTGO稀有度得分)。

什么是JAC卡距离？

Jaccard距离是统计学方法，用于在0到1的范围内测试样本集之间的非相似性。 其公式如下

Jaccard距离是计算对象之间差异的常用数据科学测量方法。 其逻辑看起来像是测量样本集之间交叉点大小的维恩图。

如何计算NFTGO稀有度得分？

NFTGO基于Jaccard距离，单纯统计NFT特征的相似度。 将计算BAYC#1154稀有度得分的例子设为：

计算#1154和该系列其他9999个NFT的Jaccard距离，计算Jaccard距离的平均值。 这是稀有度得分的初期数据用极差方法处理的前一步的数据。 极差法的公式是：

将上一步得到的z-score乘以100，得到湾c#1154的最终稀有度得分。 然后，在一个集合中根据点数进行排名(稀有度点数的范围从0到100 )，得到该NFT的最终稀有度等级。 NFTGO稀有度得分的好处

实验对比表明，Rarity.tools和NETEXP的稀有度得分有可能过高或过低NFT资产的稀有度，但NFTGO稀有度得分在这些异常情况下可以得出合理的结果。 下表列出了计算BoredApeyachtclub(Bayc )系列NFT稀有度排名时，NFTGO、Rarity.Tools和NFTEXP三种稀有度得分模型的异常。

表1 )各工具稀有度排名结果的比较(数据： 2021年10月2日) )。

在26个异常值中，前22只猴子的稀有度得分被Rarity.Tools和NFTEXP高估了。 因为“具有4个特征属性的猴子”在总分中占很大比例。 最后四只猴子的稀有度得分被Rarity.Tools和NFTEXP低估了。 因为“具有5个特征属性的猴子”在总分中所占的比例很少。

以BAYC #947为例，NFTGO排名为#9994，这几乎是最不稀有的猴子，稀有度为406。 但是，Rarity.Tools排名第775位，稀有度为168.23。 这是因为Rarity.Tools只是简单地将每个特征和特征数相加。 但是，实际上并没有添加特别的特征。 如下图所示，这只猴子没有特别的特征。 那么为什么这只猴子在Rarity.Tools上排名前10%呢？ 显然，特征数在稀有度得分中所占的比例过高，在168.23的总分中占136.7分。 具有四个特征属性的猴子总数为254只，具有六个特征属性的猴子总数为5，323只。 根据Rarity.Tools提供的稀有度计算公式，具有4个特征属性的猴子比具有6个特征属性的猴子相对稀少，其实并不太合理。

图4 )针对BAYC #947的4:Rarity.tools的稀有度得分详细情况(数据： 2021年12月2日) ) ) )。

图5 )针对BAYC #947的5:NFTGO稀有度得分的详细情况(数据： 2021年12月2日) ) ) ) )。

观察BAYC #2832和BAYC #8742，BAYC #2832具有多样化的特征，因此评价应该会很高。 另外，BAYC #8742的最高价格也比BAYC #2832高，因此购买BAYC #2832更有利，Rarity.tools低估了稀有度。

图6 )6:Rarity.tools对BAYC #2832和BAYC #8742的稀有度得分的详细情况(数据： 2021年12月2日) )。

图7 )针对BAYC #2832的7:NFTGO稀有度得分的详细情况(数据： 2021年12月2日) ) ) ) )。

图8 )针对BAYC #8742的8:NFTGO的稀有度得分的详细情况(数据： 2021年12月2日) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

图7和图8是NFTGO相对于BAYC #2832和BAYC #8742的稀有度得分。 从页面右侧的“特征”视图可以看出，BAYC #2832的各特征属性基本上在1%-3%之间浮动。 (比BAYC#1154还罕见！ 中，BAYC #8742的特性属性的最小值达到了12.42。 很明显，NFTGO的稀有度得分比Rarity.Tools合理。

此外，Rarity.Tools和NFTGO对CryptoPunks的稀有度得分也反映了其准确性的差异。 Rarity.Tools v2排名前20位的Punk，近一半没有特征。 NFTGO对这类Punk的排名更低。 这些零特征的Punk缺乏多样性，因此应该降低稀有度得分和排名。

图9: Rarity.Tools排名前21位的CryptoPunk

图10:NFTGO排名前20位的CryptoPunks

表2 )2:CryptoPunk的稀有度排行榜比较(数据： 2021年11月2日) ) ) ) ) )。

综上所述，与Rarity Tools和NFTEXP稀有度得分相比，基于Jaccard距离的NFTGO稀有度得分更为合理和准确，可以作为NFT收藏的参考。

总结

购买或销售NFT时，稀有度得分是辅助手段。 我们使用的稀有度模型在统计学上是正确的，但不同的NFT项目方会对某些属性发出更重要的公告。 例如根据Cool Cats的官方声明，普通的东西，如无檐小便帽和帽子，比稀有的东西，如电脑头和猿人的服装，价值更低。 除此之外，还有艺术鉴赏价值和流动性溢价等判断NFT资产价值的方法。 而且，你可能更喜欢绿色背景而不是红色背景。 这受到了个人主观审美的影响。

根据Jaccard距离计算NFT资产的集体差异，帮助用户发现NFT的集体综合差异，实际上是更本质的量化了“稀缺度”这个概念。 在NFTGO中，可以确认所有NFT的稀有度排名和稀有度得分。 希望NFTGO稀有度得分能帮助您在购买或销售NFT时做出更合理的决策。