如果看起来你认识的每个人都在网上约会，你并不孤单。 根据最近的调查， 超过40m单身人士 在美国的54m单曲中，已经注册了Match.com和eHarmony等在线交友网站。 在英国， 9.1m人 已经使用了一个在线交友网站和 每五分之一 新的承诺关系在网上开始。

随着用户越来越多，对这些网站的需求也越来越大，以便将合适的人员匹配到一起 但是好像把你和合适的人联系起来并不像你说的那么简单，更多的是关于你或者其他像你这样的人在网上表现如何。

为了深入了解人们在线寻找浪漫的原因，我们已经做好了 研究了百合网上的200,000人的行为，这是一个在中国拥有超过60m注册用户的交友网站。 我们发现人们在约会习惯上有很多可预见的方面，但他们也经常弯曲自己的规则。 为了做出好的匹配，网站在提出建议时需要看这个规则。

不那么挑剔

当用户在交友网站上创建一个新帐户时，他们可以指定他们正在寻找什么样的合作伙伴。 用户可能会说，他们正在寻找一个早期的20人，至少有学士学位和一定的最低月收入。

他们实际上并不像他们认为的那样严格按照他们的偏好来执行。 虽然他们更有可能回应与他们最初的愿望清单相匹配的人的第一次接触，但我们发现，70％的女性发送的信息和55％的男性发送的信息要与不符合其原始标准的人进行沟通。 就男性而言，女性比男性更符合他们的标准。

靠近陈规定型

许多网上约会者都抱怨这种经历，女人们为男人寻找更年轻的约会，男人批评女人过于关心金钱和教育感到悲哀。 不幸的是，我们的结果显示使用者能够接受这些刻板印象。

个人资料照片也影响男性和女性不同。 虽然照片数量较多的女性更有可能收到消息并回复其通信，但男性个人资料上的照片数量与他所收到的联系人数量或回复数量无关。

谈到地理位置，谈到约会，长途旅行并不是一个好兆头，尽管女性更有可能通过城市边界发送和回复消息。

可预测的动物

有了这样的信息，约会网站可以跟踪你的行为，并预测哪些日期可能适合你，甚至可能比你更好。 在一个 最近的一项研究 我们使用机器学习方法来测试这些预测的准确度。

我们考虑了用户的年龄，身高，地点，收入和教育水平以及他们的活动，网站的受欢迎程度以及他们与其他用户在口味和吸引力方面的相似性等因素，并能够判断用户是否会以75％准确性回复其他人的初始联系人信息。 我们还发现，女性最关心的是年龄，收入，家庭，孩子和父母状况，而男性则没有明显的趋势。

这一切都使听起来很容易，可能会给有人在线寻找爱情的希望。 但互联网约会不像在购物网站上的推荐。 根据他们以前的购买向顾客推荐一本书是一个单向的过程，但是一个交友网站需要匹配那些可能互相有兴趣的用户，所以他们更有可能将其击垮。

现在有这么多的网站可供选择，他们必须有一个好的系统，否则他们就会把客户丢给对手。

浪漫数字：协作过滤算法

我们认为协作过滤算法是一个很好的选择。 我们设计了一个互惠推荐系统，根据基于内容的算法（基于用户的年龄，教育和收入等因素）来匹配共同感兴趣的用户，另一种是基于事前通信的协同过滤式算法：用户和具有相似兴趣和吸引力的其他用户。 我们发现后者更成功。

协同过滤算法不仅可以学习在线教师的偏好，还可以从其他类似用户的行为中获取信息。 鉴于我们有倾向于做出选择，而不是我们在我们所陈述的偏好中所预测的那样，这是一个更有活力的方法。

在线约会正在成为一个价值数十亿美元的行业，所以网站需要比以往更好地为用户建议潜在的日期。 如果你发现自己经常在不好的日子，也许是时候切换到一个使用更好的算法的网站。

这篇文章最初出现在 谈话

作者简介

彭侠目前是马萨诸塞州洛厄尔大学计算机科学系的博士研究生。 他的研究兴趣在于运用机器学习和数据挖掘技术来理解和分析在线社交网络，重点是用户行为分析和推荐系统。

刘本源博士自2004以来一直担任马萨诸塞州洛厄尔大学计算机科学系的教师。 他获得博士学位 来自马萨诸塞州阿默斯特大学的计算机科学学位。 在此之前，他获得了中国科学技术大学（物理学）物理学学士学位和耶鲁大学物理硕士学位。

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