Open Information Distribution Protocol

Open Information Distribution Protocol 的愿景是打造一个隐私保护、开放、实用、通用、可组合的信息分发协议，将用户从中心化巨头的信息茧房中拯救出来。它有以下几个目标：

• 隐私保护：用户的使用数据不会泄露。
• 开放：任何第三方都可参与，协议不被包括 Terminus 在内的任何一方掌握。
• 实用：推荐算法需要有效。
• 通用**：除了文字内容外，也能兼容视频，音乐，商品进行推荐。
• 可组合：协议模块化，提高个性化的同时，降低重复计算。

你可以在 Wise 里体验 Terminus 团队提供的 demo 级推荐算法。

理念

A New Paradigm for Recommendation

Open Information Distribution Protocol 协议的核心原理是，将推荐过程拆分成两个阶段。

1. 由 Content Provider 在云端对全网的内容进行收集，向量化后，将所有内容打包供用户下载。
2. Terminus 下载完数据后，通过本地运行的算法和存储在本地的点击和阅读反馈，进行内容推荐。

由于每台 Terminus 从 Content Provider 获得的数据都是一样的，同时推荐算法运行在本地无网络的环境里，所以用户的反馈数据获得了保密

Local Recommendation Framework

运行在 Terminus 内部的推荐系统框架，会对由 Market 安装的 Recommend算法 进行编排，保证这些算法运行在没有网络环境的沙盒里。

Proof of Intelligent Contribution

Recommendation Framework 致力于通过设计出一种工作量证明，以公平的奖励主动提供梯度数据训练模型的用户，进而通过联邦学习对算法进行改进。

开源仓库

• recommend-system-module 是运行在 Terminus 内部的推荐系统框架。

• r4 是 Terminus 团队为演示框架流程开发的一套 demo 算法。

• article-extractor 是网页正文提取的模块。