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网上约会很烂，因为算法不是人们
线上 约会 as the mainstream way to meet your partner isn’t even news anymore. 如今, 说“我们在酒吧见面”比“我们在铰链上见面”更令人震惊. 根据有关《大黄蜂》的GQ文章 , 在伦敦度过一个夜晚，找到爱情的机会是百万分之三.
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开发诸如Tinder之类的约会应用需要多少钱?
如今，与与您见面的人相处融洽的时间的重要性从未像现在这样至关重要. 谁能想到我们会被关在家里这么久? 这无疑使约会达到了一个新的水平. 在前所未有的冠状病毒隔离期间，每个人都需要在网上与人们见面并花数小时与志趣相投的人联系.
遵循以下三种格式之一, 看屏幕 (例如, ), 算法 (例如, ), 并混合 (例如. 约会 技术, 嵌入式算法.
单身人士约会很艰难. 约会 应用程序可能更粗糙. The algorithms 约会 apps use are largely kept private by the various companies that use them. 今天, we will try to shed some light on these algorithms by building a 约会 algorithm using AI and Machine Learning. 进一步来说, 我们将以聚类的形式利用无监督的机器学习.
希望, 通过使用机器学习将用户配对在一起，我们可以改善约会个人资料匹配的过程. 如果 约会 Tinder或Hinge等公司已经利用了这些技术, 那么我们至少将了解一些更多关于他们的配置文件匹配过程以及一些无人监督的机器学习概念的信息. 然而, 如果他们不使用机器学习, 那么也许我们可以肯定地改善 对接会 处理自己.
在下面的上一篇文章中探讨并详细介绍了将机器学习用于约会应用程序和算法的想法:. 本文讨论了AI的应用和 约会 应用.
10 最好的约会应用程序与人联系 2020
本·伯曼（Ben Berman）认为我们约会的方式有问题. 不在现实生活中-他很开心, 非常感谢您，但是在线. 他看到太多朋友无聊地滑动应用程序, 一遍又一遍地看到相同的配置文件, 没有运气去寻找爱情.
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我们使用Cookie和其他跟踪技术来改善您在我们网站上的浏览体验, 显示个性化内容和定向广告, 分析网站流量, 并了解我们的观众来自哪里. 了解更多信息或选择退出, 阅读我们的Cookie政策. 但是在咖啡厅等, 她仍然感到紧张. 最初是一个笑话-一个校园范围的测验，答应告诉她她应该嫁给斯坦福大学的同班同学-很快变成了其他事情。.
现在有一个人坐在她对面, 她感到既兴奋又焦虑. 使他们在一起的测验是一项名为“婚姻契约”的多年研究的一部分, 由两个斯坦福大学的学生创建. 利用经济理论和尖端计算机科学, 婚姻公约旨在使人们在稳定的伙伴关系中相匹配.
他们甚至有类似的幽默感. 这似乎太好了，难以置信. 在 , 心理学家Sheena Iyengar和Mark Lepper撰写了一篇关于选择悖论的论文-这一概念认为选择过多会导致决策瘫痪. 十七年后, 两名斯坦福同学, 索菲亚·斯特林·安格斯和利亚姆·麦格雷戈, 在参加市场设计经济学课程时，采用了类似的概念. 斯特林-安格斯, 谁是经济学专业, 和麦格雷戈, 学习计算机科学的人, 有个主意: 如果, 而不是向人们展示无限数量的精美照片, they radically shrank the 约会 池子?
如果他们根据核心价值观给人们提供了一场比赛该怎么办, 而不是根据可能改变的兴趣或可能消退的身体吸引力进行的许多匹配? 明年研究将是第三年, McGregor和Sterling-Angus计划暂定在包括达特茅斯在内的其他几所学校推出, 普林斯顿, 和南加州大学.
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联盟背后的概念是人们倾向于与自己社交圈中的人约会.
如何使用机器学习和AI制作约会应用
您已阅读 1 的 2 免费的每月文章. 学到更多. 丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）. 当所有的地狱破灭时, 这些人以某种方式保持镇定.
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在本指南中, 我们为您提供了解Bumble算法所需的信息. 我们为您提供清晰明了的信息. 请务必通读以了解我们提供的技巧和建议，以增加您被别人看到的可能性以及更多匹配项. 了解比赛算法的工作原理将使您在比赛中一臂之力，并让您了解如何最好地完成刷卡之旅.
首先，我们建议您设置过滤器. 这使算法有了一个如何最好地呈现可能的匹配的想法. 轻扫时, 最佳配置文件首先显示. 通常，这些是在给定日期具有最多互动的配置文件. 许多人称这些应用为肤浅的……猜测其程度. Bumble通过向大量用户展示个人资料来确定其受欢迎程度的一种方法.
然后为其分配基本分数.
约会应用程序的人工智能: 机器如何帮助人们找到爱
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这些网站的表现如何? 好, 他们作为媒人惨败. 容易预测通常友善的人和特别挑剔的人. 但是机器将特定人与另一个人进行匹配的能力为零. 对于网站, 她先前的研究表明，四分之三的人会同意与算法约会，因为算法具有不良特征，他们认为交易匹配.
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这意味着了解Tinder算法的工作原理与生活息息相关，约会应用实际上可以比.
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McKinlay首先在OkCupid上创建伪造的配置文件, 并编写程序以回答兼容用户也回答过的问题，这是查看其答案的唯一方法, 从而找出系统如何匹配用户. 他设法减少了一些 20, 其他用户仅七个组, 并认为他最接近他们两个.
因此，他调整了自己的真实个人资料以匹配, 然后消息开始滚动.
