用户忠诚度分析与预测模型
运用链上数据（如钱包交易、智能合约交互）和链下数据（如社区论坛活动、KYC信息）构建多源特征空间，通过机器学习算法（如梯度提升决策树和联邦学习）预测用户流失风险和忠诚度等级。创新点体现在引入Web3专属指标（如代币持有波动率和跨链交互频率），以及联邦学习框架确保用户数据隐私，实现去中心化下的高精度预测。
无代码SaaS引擎
基于模块化组件和可视化编程界面（Drag-and-Drop Builder），结合预置智能合约模板，允许非技术用户快速配置忠诚度规则、用户激励计划和社区互动逻辑。创新点包括AI驱动的用户细分引擎（例如基于链上交易历史和链下互动模式的聚类算法），以及自动代码生成框架（如将UI动作映射为底层区块链操作），确保零代码平台在高安全性和效率下的可扩展性。
跨链数据聚合技术
采用去中心化预言机（Decentralized Oracles）和标准化API接口，实现不同区块链网络（如以太坊、Polygon）的链上交易数据与链下源（如社交媒体、企业系统）的无缝整合，支持实时数据同步和多维分析框架。创新点在于通过零知识证明（ZKP）确保数据隐私性，以及动态数据溯源机制保证链上/下数据的完整性和可验证性，避免单点故障风险。