FACTS的核心是构建一套基于区块链技术的 “事实内容激励机制” 即 Proof of?? Facts（PoF），并由此形成以事实图谱（Facts Graph）为基础的真实可信内容库。
基于确保真实内容高质量产出的激励机制的作用下，来解决网络上虚假内容泛滥、创作动力不足、传播效率低下等问题。
项目介绍
FACTS通过“FACTS Index”评估模型对内容进行评估，为内容评审团和用户提供强有力的可信度参考，同时将可信内容存储在事实内容池（Facts Pool）中，并由NLP引擎自动构建事实图谱（Facts Graph）。
FACTS鼓励为内容真实性做出贡献的用户予以相应的BKC（Blockchain Knowledge Coin）奖励，同时持有BKC的用户将会参与更深层次的内容建设，从而得到更多的奖励。同时FACTS拥有更多元化的商业化系统可供用户消耗BKC以获得其他利益。
项目亮点
本项目将基于现有区块链成熟公链和分布式文件存储项目基础上，开发一套内容公链。整个项目将分为基链层、交易层、内容管理层、协议层、应用层等个层次，将系统的基础架构、内容管理、内容运用等各个不同层次需求逐级明确。
在基础架构层次，将建立区块链核心的币值交易，内容存储和打包等核心操作。
在内容管理层次，将依托人工智能算法，建立事实图谱（FACTS Graph）、事实指数（FACTS Index），以Proof of FACTS（PoF）建立高质量的内容驱动逻辑。
在内容运用层次，将实现各个业务系统以及内容生态应用，确保内容在整个生态中的流转。
应用场景
社交媒体平台
利用FACTS的内容激励与通证分配机制，平台可以构建出类似于以文字内容为主的社交媒体平台，甚至更进一步构建出类似于Twitter、Facebook这类的社交网络。同时能利用FACTS的内容池为社交媒体平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。
博客类，百科类，论坛类内容平台
博客类、百科类、论坛类也依然占据着很大份额的网络流量，特别是博客类以及百科类内容平台，是普通用户发表严肃文本内容的主要途径。多年以来这些内容平台只能依靠广告收益来维持，也有很大部分的用户无法从这些平台获取收益，通过FACTS内容激励与通证分配机制引入到此类平台，为发表内容的用户以及平台建设者带来更多收益，并且利用FACTS的内容池为平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。FACTS基金会将与全球最大中文百科网站互动百科展开深度战略合作，在互动百科1200万智愿者和1700万中文词条的坚实基础上迅速搭建出全球最大的事实图谱网络。
问答类内容平台
类似于Quora和知乎这类问答类社区的内容变现一直都是问题，通过FACTS的评价与通证分配机制，可以让优秀回答者获得合理的回报。相比直接支付，基于内容评价的激励可以得到更高的转换率和更高的参与度。利用FACTS的内容池为平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。
新闻资讯平台
传统门户类网站一直以广告作为主要收入来源，网站的采编机构也缺乏合适的激励途径。传统门户类网站不但可以通过引入FACTS平台的内容激励机制为采编机构提供激励渠道以及为网站主增加收益，同时也可以建立社群平台或发行社群平台智能合约通证。智能合约通证可以通过智能合约公正的将来自内容激励以及打赏机制的收益公平地分配到采编机构的每一个环节中。利用FACTS的内容池为平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。
内容聚合类平台
平台可利用FACTS引用功能提供类似于今日头条等内容聚合类功能，平台可以利用自动化程序挑选出合适内容然后推送给读者。通过转载功能，无论是作者还是转载者都可以获得评价和打赏回报。利用FACTS的内容池为平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。
行业专业信息检索引用服务
论文、专利的撰写需要大量的参考资料以及引用，由于FACTS的内容池中大量真实内容是网状互联的结构化事实图谱，可以快速检索到相应的内容。利用FACTS的内容池为平台的内容提供更加真实有效的内容依据，这些内容也将会为FACTS内容池提供更多真实的优质内容沉淀。
AI行业的基础内容提供商服务
在人工智能快速发展的时代，需要大量结构化事实以供AI进行分析解读以产生更多价值。FACTS内容池（FACTS Pool）以及事实图谱（FACTS Graph）中的内容将会是AI的重要内容提供商，大量的内容可以以结构化数据输出，并且也可结合AI技术形成更多有价值的内容以补充到FACTS中。
推特：https://twitter.com/Facts_IO
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白皮书：http://baike.host/whitepaper.html?ver=cn_v1
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