성공적인 온라인 데이트에 비밀 공식

온라인 데이트

네가 아는 모두가 온라인 데이트하는 것처럼 보인다면 혼자가 아닙니다. 최근 설문 조사에 따르면, 40m 명 이상 미국의 54m 싱글에서 Match.com 및 eHarmony와 같은 온라인 데이트 사이트에 가입했습니다. 영국에서는, 9.1m 명 온라인 데이트 사이트를 사용하고 5 명 중 1 명 새로운 커밋 된 관계가 온라인으로 시작됩니다.

사용자가 많아 질수록 해당 사이트가 적합한 사람들과 함께 매치 할 수 있어야합니다. 그러나 당신이 원하는 사람과 당신을 연결시키는 것이 당신이 원하는 것과 당신이나 다른 사람들이 온라인에서 어떻게 행동하는지에 대한 것보다 적습니다.

사람들이 온라인에서 로맨스를 찾는데있어 무엇이 진드기가되는지 알기 위해 Baihe.com에서 200,000 사람들의 행동을 연구했습니다., 60m 이상의 등록 사용자를 보유한 중국의 데이트 사이트. 우리는 사람들이 데이트 습관에서 여러면에서 예측 가능하다는 것을 알았지 만 종종 자신의 규칙을 굽히기도합니다. 좋은 매치를 만들기 위해, 사이트는 추천을 할 때이 규칙 굴곡을보아야합니다.

그다지 까다 롭지 않다.

사용자가 데이트 사이트에서 새 계정을 만들 때 원하는 데이트 파트너 유형을 지정할 수 있습니다. 사용자는 적어도 학사 학위와 최소한의 월 소득으로 초기 20에서 누군가를 찾고 있다고 말할 수 있습니다.

그들은 실제로 그들이 생각했을지도 모르는 것처럼 자신의 선호에 엄격하게 집착하지 않습니다. 원래의 희망 목록과 일치하는 사람의 첫 번째 연락처에 응답하는 경향이 있지만 여성이 보낸 메시지의 70 %와 남성이 보낸 메시지의 55 %는 원래 기준을 충족시키지 못한 사람들과 의사 소통하는 것이 었습니다 . 여성들은 사람들보다 자신의 기준에 맞는 사람들에 대해 융통성있게 보인다.

스테레오 타입까지 살아 가기

많은 온라인 데이트 상대가이 경험에 대해 불평하고 있습니다. 여성들은 남성이 더 젊은 데이트를 찾고 남성이 돈과 교육에 지나치게 염려하는 여성을 비난합니다. 불행히도, 우리의 결과는 사용자가 이러한 고정 관념에 부합한다는 것을 보여줍니다.

프로필 사진은 남성과 여성에게 다르게 영향을 미칩니다. 사진 수가 더 많은 여성은 메시지를 받고 의사 소통에 응답 할 확률이 높지만 남성 프로파일의 사진 수는받는 사람의 수 또는 응답 수에 거의 영향을 미치지 않습니다.


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여성이 도시의 경계를 넘어 메시지를 보내고 회신 할 확률이 더 높기는하지만, 위치와 관련하여 데이트 할 때는 장거리가 좋지 않습니다.

예측 가능한 동물

이와 같은 정보를 통해 데이트 사이트는 자신의 행동을 추적하고 자신에게 맞는 날짜를 예측할 수 있습니다. 안에 최근의 연구 우리는 이러한 예측이 얼마나 정확한지를 테스트하기 위해 기계 학습 방법을 사용했습니다.

우리는 사용자의 나이, 키, 위치, 수입 및 교육 수준뿐 아니라 활동, 사이트에서의 인기 및 타인과의 유사성 등의 요인을 취하여 다른 사용자의 취향과 매력에 대해 사용자가 알 수있었습니다. 75 % 정확도로 다른 사람의 초기 연락 메시지에 회신하십시오. 우리는 또한 여성들이 나이, 소득, 집, 자녀, 부모 상태에 가장 관심이있는 반면 남성은 명확한 추세를 보이지 않는 것으로 나타났습니다.

이것은 모두 아주 쉽게 들리며 온라인에서 사랑을 찾는 사람들에게 희망을 줄 수도 있습니다. 그러나 인터넷 데이트는 쇼핑 사이트에서의 추천과는 다릅니다. 이전 구매를 기반으로 한 고객에게 책을 제안하는 것은 한 방향으로 진행되지만 데이트 사이트는 상호 관심사가있는 사용자를 매치시켜야 그 결과를 깰 가능성이 더 큽니다.

선택할 수있는 사이트가 너무 많아서 좋은 시스템을 갖추어야하거나 고객을 경쟁 업체에 잃게됩니다.

숫자 별 로맨스 : 협업 필터링 알고리즘

우리는 협업 필터링 알고리즘이이를위한 좋은 선택이라고 생각합니다. 우리는 사용자의 나이, 교육 및 수입을 포함하는 요소에 기반한 콘텐츠 기반 알고리즘 및 이전 통신을 기반으로 한 협업 필터링 스타일의 알고리즘에 따라 상호 관심도가 높은 사용자를 매칭하는 상호 추천 시스템을 고안했습니다. 유사한 관심과 매력을 가진 사용자와 다른 사용자 모두 우리는 후자가 훨씬 더 성공적이라는 것을 알았습니다.

협업 필터링 알고리즘은 온라인 데이트 상대의 선호도를 학습 할뿐만 아니라 다른 유사한 사용자의 행동에서 정보를 가져옵니다. 우리가 명시된 선호도에서 우리가 예측 한 것 이외의 선택을하는 경향이 있다는 것을 감안할 때 이것은 훨씬 더 동적 인 방법입니다.

온라인 데이트는 수십억 달러 규모의 산업으로 자리 매김하고있어 사이트는 사용자의 잠재적 인 날짜를 제안하는 데 그 어느 때보 다 뛰어 날 필요가 있습니다. 당신이 나쁜 날짜에 끊임없이 계속 찾아내는 경우에, 어쩌면 그것은 더 나은 알고리즘을 사용하는 사이트로 전환 할 때가되었습니다.

이 문서는 원래의 등장 대화


저자에 관하여

치아 펭Peng Xia는 현재 Massachusetts Lowell 대학의 컴퓨터 과학과에서 박사 학위를 취득했습니다. 그의 연구 관심은 사용자 행동 분석 및 추천 시스템에 중점을두고 온라인 소셜 네트워크를 이해하고 분석하기 위해 기계 학습 및 데이터 마이닝 기술을 적용하는 데 있습니다.

리우 벤 위안Dr. Benyuan Liu는 2004 이후 University of Massachusetts Lowell의 컴퓨터 과학과의 교수입니다. 그는 박사 학위를 받았다. University of Massachusetts Amherst에서 컴퓨터 과학 학위. 그 전에는 중국 과학 기술 대학교 (USTC)에서 물리학 학사 학위를, 예일 대학에서 물리학 석사 학위를 받았습니다.


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