如果您認識的每個人都在網上約會，那麼您並不孤單。 根據最近的調查， 超過40m的單身人士 在美國的54m單曲中，已經註冊了一個在線約會網站，如Match.com和eHarmony。 在英國， 9.1m人 使用過在線約會網站和 每五個人中就有一個 新的承諾關係從網上開始。

隨著越來越多的用戶，對這些網站的需求越來越大，以便將合適的人群聚集在 但似乎與合適的人勾結起來並不是關於你所說的你想要什麼，而是關於你或其他像你這樣的人如何在網上行事。

為了深入了解當人們在網上尋找浪漫時會讓人打勾，我們就是這樣 研究了200,000人在百合網上的行為，一個在中國擁有超過60m註冊用戶的交友網站。 我們發現人們在約會習慣上可以預測多種方式，但他們也經常彎曲自己的規則。 為了進行良好的匹配，網站需要在提出建議時查看此規則。

不那麼挑剔

當用戶在約會網站上創建新帳戶時，他們可以指定他們正在尋找的合作夥伴類型。 用戶可能會說他們正在尋找早期20中至少擁有學士學位和一定最低月收入的人。

他們實際上並沒有像他們想像的那樣嚴格遵守他們的偏好。 雖然他們更有可能回應與原始願望清單匹配的人的第一次聯繫，但我們發現女性發送的70％信息和男性發送的55％信息與不符合原始標準的人溝通。 女性似乎比男性更靈活地將人們與他們的標準相匹配。

不辜負刻板印象

許多網上約會者抱怨這種經歷 - 女人們哀嘆男人尋找更年輕的日期，男人批評女人過於擔心金錢和教育。 不幸的是，我們的結果顯示用戶不辜負這些刻板印象。

個人資料照片對男性和女性的影響也不同 雖然擁有更多照片的女性更有可能收到消息並回复他們的通信，但男性個人資料中的照片數量與他收到的聯繫或回複數量關係不大。

就位置而言，長距離在約會方面不是好兆頭，儘管女性更有可能在城市邊界發送和回复消息。

可預測的動物

有了這樣的信息，約會網站可以跟踪您的行為並預測哪些日期可能適合您，甚至可能比您更好。 在一個 最近的一項研究 我們使用機器學習方法來測試這些預測的準確程度。

我們考慮了用戶的年齡，身高，位置，收入和教育水平以及他們的活動，網站上的受歡迎程度以及他們與其他用戶在品味和對他人的吸引力方面的相似性等因素，並且能夠判斷用戶是否願意以75％準確度回复另一個人的初始聯繫人消息。 我們還發現女性最關心的是年齡，收入，家庭，孩子和父母身份，而男性則沒有明顯的趨勢。

這一切都讓它聽起來很容易，並且可能給在線尋找愛情的人帶來希望。 但網絡約會並不像購物網站上的推薦。 根據以前購買的方式向客戶推荐一本書是一個單向的過程，但約會網站需要匹配可能彼此有共同利益的用戶，以便他們更有可能將其擊敗。

現在有很多網站可供選擇，他們必須有一個良好的系統，否則他們只會失去客戶的競爭對手。

數字浪漫：協同過濾算法

我們認為協同過濾算法是一個很好的選擇。 我們設計了一個互惠推薦系統，根據基於內容的算法匹配共同感興趣的用戶，這些算法基於包括用戶年齡，教育和收入的因素 - 以及另一種基於先前通信的協同過濾式算法：用戶和具有相似興趣和吸引力的其他用戶。 我們發現後者更成功。

協同過濾算法不僅可以學習在線課程的偏好，還可以從其他類似用戶的行為中獲取信息。 鑑於我們傾向於在我們所陳述的偏好中做出除我們自己預測之外的選擇，這是一種更加動態的方法。

在線約會正在成為一個價值數十億美元的行業，所以網站需要比以往任何時候都更好地建議用戶的潛在日期。 如果你發現自己經常會遇到糟糕的日期，也許是時候切換到使用更好算法的網站了。

這篇文章最初出現在 談話

關於作者

彭霞目前是馬薩諸塞州洛厄爾大學計算機科學系的博士候選人。 他的研究興趣在於應用機器學習和數據挖掘技術來理解和分析在線社交網絡，重點是用戶行為分析和推薦系統。

劉本源博士自2004以來一直是馬薩諸塞州洛厄爾大學計算機科學系的教員。 他獲得了博士學位。 馬薩諸塞大學阿默斯特分校的計算機科學學位。 在此之前，他在中國科學技術大學（USTC）獲得物理學學士學位，在耶魯大學獲得物理學碩士學位。

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