Maagiline valem veebikohtingute õnnestumiseks?
Tippie äriülikooli juhtimisteaduste dotsendi Kang Zhao ja doktorant Xi Wangi väljatöötatud algoritm kasutab partnerite soovitamiseks inimese kontaktajalugu. Teadlaste sõnul on see sarnane Netflixi mudeliga, mida Netflix kasutajatele filmide soovitamiseks jälgib.
Kasutades populaarse veebipõhise tutvumissaidi andmeid, uurisid teadlased 196 päeva jooksul 475 000 esmast kontakti, milles osales 47 000 kasutajat kahes USA linnas. Umbes 28 000 kasutajat olid mehed ja 19 000 naised, märkisid teadlased, teatades, et mehed sõlmisid 80 protsenti esimestest kontaktidest.
Andmed näitavad, et ainult umbes 25 protsenti nendest esimestest kontaktidest olid vastastikused, ütles Zhao.
Selle määra parandamiseks töötasid teadlased välja mudeli, mis ühendab kontaktide soovitamiseks kaks tegurit: kasutaja maitse, mille määravad kindlaks inimeste tüübid, kellega ta on ühendust võtnud; ja atraktiivsus / ebameeldivus, mille määrab see, kui palju neid kontakte tagastatakse ja kui palju mitte.
Maitse ja atraktiivsuse kombinatsioon teeb edukate ühenduste ennustamiseks parema töö kui tuginemine teabele, mille kasutajad oma profiilidesse sisestavad, leiab Zhao.
Sellepärast, et see, mida inimesed oma profiilidesse panevad, ei pruugi alati olla see, mis neid tegelikult huvitab, ütles ta. Need võivad olla tahtlikult eksitavad või inimesed ei pruugi ennast piisavalt hästi tunda, et teada saada oma soo vastassoost, teoreeris ta.
Näiteks mees, kes ütleb oma profiilil, et talle meeldivad pikad naised, võib tegelikult läheneda peamiselt lühikestele naistele, kuigi tutvumisveeb soovitab jätkuvalt pikki naisi.
"Teie tegevus peegeldab teie maitset ja atraktiivsust viisil, mis võib olla täpsem kui see, mida te oma profiili lisate," ütles Zhao.
Algoritm märkab lõpuks, et kuigi klient ütleb, et talle meeldivad pikad naised, võtab ta pidevalt ühendust lühikeste naistega ja muudab talle selle soovitusi, selgitas Zhao.
"Meie mudelis on sarnase maitse ja atraktiivsusega kasutajatel sarnasuse skoor kõrgem kui neil, kellel on ainult ühine maitse või atraktiivsus," ütleb Zhao. “Mudel võtab kohtingupartnerite soovitamisel arvesse ka nii maitse kui atraktiivsuse sobivust. Neid, kes vastavad nii teenuse kasutaja maitsele kui ka atraktiivsusele, soovitatakse pigem kui neid, kes võivad ainult ühepoolseid huvisid süttida. "
Kui teadlased vaatasid kasutaja profiiliteavet, leidis Zhao, et nende mudel sobib kõige paremini meestele, kellel on "sportlikud" kehatüübid, mis ühendavad naisi, kellel on "sportlikud" või "sobivad" kehatüübid, ja naistele, kes näitavad, et nad " tahan palju lapsi. "
Teadlaste sõnul sobib see mudel kõige paremini ka kasutajatele, kes laadivad endast rohkem fotosid üles.
Kui andmete põhjal võib öelda, et olemasoleva mudeli tulemuseks on umbes 25-protsendiline tagasitulek, siis Zhao väidab, et soovitusmudel võib tootlust tõsta 44 protsenti.
Zhao teatab, et temaga on ühendust võtnud kaks kohtamisteenust, kes on huvitatud mudeli kohta lisateabest. Kuna see ei tugine profiiliteabele, märgib ta, et seda saavad kasutada ka muud veebipõhised teenused, mis sobivad inimestele, näiteks töökoha värbamine või ülikooli sisseastumine.
Allikas: Iowa ülikool
