あなたが知っている人がオンラインデートをしているように見える場合は、あなただけではありません。 最近の調査によると、 40m人以上の人 米国の54mのシングルから、Match.comやeHarmonyなどのオンラインデートサイトにサインアップしています。 イギリスで、 9.1m人 オンラインデートサイトを使用している 5人に1人 新しいコミットされた関係がオンラインで始まります。

ユーザーが増えるにつれて、これらのサイトが適切なユーザーと一緒になるように求める大きな需要が生じています。 しかし、まさにあなたが正しい人と接しているかのように、あなたが望むと言っていることや、あなたやあなたのような人がオンラインで行動する方法については、あまり分かりません。

人々がオンラインでロマンスを探す際に目にするものを少し洞察するために、 Baihe.comで200,000の人々の行動を研究した、60m以上のユーザーを登録している中国の出会い系サイト。 私たちは、人々が出会い系の習慣において多くの点で予測可能であることを発見しましたが、彼らはしばしば独自のルールを曲げます。 良いマッチをするために、サイトはこのルールのベンディングを推奨するときに見る必要があります。

それほど厄介ではない

ユーザーが出会い系サイトに新しいアカウントを作成するとき、彼らは探しているパートナーの種類を指定することができます。 ユーザーは、早期20で少なくとも学士号と最低限の月収で誰かを探していると言うかもしれません。

彼らは実際に彼らが思っていたかもしれないように、彼らの嗜好に厳密に固執しません。 元のウィッシュリストに一致する人からの最初の連絡にもっと反応する可能性が高い一方、女性が送信したメッセージの70％と男性が送信したメッセージの55％は、元の基準を満たさない人。 女性は、男性よりも自分の基準に合った人がより柔軟であるようです。

ステレオタイプに生きる

多くのオンライン・データーは、経験について不満を持ちます。女性は、男性が若い年代を探し、男性はお金や教育にあまり関心がないという女性を批判します。 残念ながら、私たちの結果は、ユーザーがこれらのステレオタイプに生きていることを示しています。

プロフィールの写真は男性と女性に違った影響を与えます。 写真の枚数が多い女性は、メッセージを受け取ってコミュニケーションに返信する可能性が高くなりますが、男性のプロフィールの写真の数は、連絡先や返信の数にほとんど影響しません。

それは、女性が都市の境界線を越えてメッセージを送ったり、メッセージに返信したりする可能性が高いにもかかわらず、出張に際しては遠く離れていても構わないということです。

予測可能な動物

このような情報を使って、出会い系サイトはあなたの行動を追跡し、あなたにとって正しいかもしれない日を予測し、可能な場合よりも優れている可能性があります。 〜で 最近の研究 これらの予測がどれほど正確であるかをテストするために、機械学習法を使用しました。

ユーザーの年齢、身長、所在地、所得、教育水準などの要因、その活動、サイトへの人気、他のユーザーとの類似性などを他のユーザーの嗜好や魅力の点で考慮し、ユーザーが75％の精度で相手の最初の連絡メッセージに返信してください。 また、女性は年齢、収入、家庭、子供、親のステータスに最も関心があり、男性は明確な傾向を示さなかった。

これはすべて非常に簡単に聞こえるし、愛をオンラインで探している人に希望を与えるかもしれません。 しかし、インターネットデートは、ショッピングサイトでのお勧めのようなものではありません。 以前の購入に基づいて顧客に本を提案することは、一方向のプロセスですが、出会い系のサイトではお互いに関心があるかもしれないユーザーと一致する必要があります。

選べるサイトがたくさんあるので、彼らは適切なシステムを用意していなければなりません。そうしないと、ライバルに顧客を失うことになります。

数字によるロマンス：協調フィルタリングアルゴリズム

私たちは、協調フィルタリングアルゴリズムがこのための良い選択肢だと考えています。 ユーザの年齢、教育、収入などの要素に基づいたコンテンツベースのアルゴリズムと、以前の通信に基づいたコラボレーティブなフィルタリングスタイルのアルゴリズムに従って、相互に関心を持つユーザを照合するための相反推奨システムを考案しました。類似した興味と魅力を持つユーザーと他のユーザーの両方 私たちは後者がはるかに成功したことを発見した

コラボレーティブなフィルタリングアルゴリズムは、オンラインのデータ提供者の嗜好を学習するだけでなく、他の同様のユーザの行動から情報を取得する。 私たちが明示した選択肢で私たちが予測したもの以外の選択をする傾向があることを考えると、これははるかにダイナミックな方法です。

オンラインデートは数十億ドル規模の業界になりつつあります。そのため、サイトはユーザーの潜在的な日付を提案する際にこれまで以上に優れたものにする必要があります。 あなたがいつも悪い日にちを過ごしていることが分かったら、より良いアルゴリズムを使用しているサイトに切り替えるべき時が来ているかもしれません。

この記事はもともとに登場しました 会話

著者について

Peng Xiaは現在、マサチューセッツ州ローウェル大学コンピュータサイエンス学科のPhD候補です。 彼の研究関心は、ユーザの行動分析と推薦システムに焦点を当て、オンラインソーシャルネットワークを理解し分析する機械学習とデータマイニング技術を適用することにあります。

Dr. Benyuan Liuは、2004以来、マサチューセッツ州ローウェル大学のコンピュータサイエンス学部の教員です。 彼は彼の博士号を受けた。 University of Massachusetts Amherstからコンピュータサイエンスの学位を取得しています。 それ以前は、中国科学大学（USTC）で物理学の学士号、エール大学で物理学の修士号を取得しています。

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