Как правило, когда одинокий взрослый хотел найти девушку, он/она спрашивал друзей или коллег по рекомендации. После нескольких свиданий они, вероятно, обнаружат свои взаимные интересы и решат, хотят ли они быть постоянными.

Появление мобильных приложений ускорило тенденцию поиска любви в Интернете. В настоящее время существует множество приложений, которые фрагментировали отрасль. Некоторые приложения эволюционировали, чтобы удовлетворить меняющиеся потребности пользователей, и появились новые приложения, чтобы создать новые тенденции (подкрепленные множеством споров). Существует множество заявлений о мастерстве их алгоритмов подбора игроков.

Match, okCupid, Tinder, Zoosk, FriendScout24 и eHarmony — вот некоторые из популярных имен.

Эти приложения/сайты по большей части не являются независимыми компаниями. Match владеет OkCupid, Tinder, Meetic и Plenty of Fish, среди прочих. Сам Match принадлежит IAC. Spark Networks владеет Jade, ChristianMingle и BlackSingles.com. В этом бизнесе масштаб очень важен, и компании приобретают других, чтобы увеличить клиентскую базу. Недавние финансовые результаты Match показывают уверенность в том, что приложения для онлайн-знакомств приносят прибыль. Доход от знакомств Match за финансовый год составил 260 миллионов долларов.

Несмотря на кажущуюся консолидацию, приобретенные объекты продолжают работать как собственный бренд. Почему это могло быть? Можно было бы подумать, что стоимость операций и стоимость привлечения клиентов, вероятно, более эффективны с одним брендом. Вероятные причины продолжающегося разделения:

  • Каждый сайт ориентирован на разные демографические группы и рискует разбавлением и оттоком клиентов при переходе на один бренд.
  • Они еще не придумали, как создать ОДНУ модель сопоставления, которая работает для всех демографических групп, поэтому интеграция новых приобретений представляет собой техническую проблему.

При машинном обучении мы предполагаем, что чем больше данных доступно для модели, тем лучше обучается и работает алгоритм. Если пользователи сообщают об успехе или неудаче своих совпадений, это обеспечивает цикл обратной связи для улучшения модели.

На протяжении веков индийские свахи следовали алгоритму подбора сватов. Он не принимает во внимание такие аспекты, как интересы человека, и основан исключительно на положении звезд и планет во время рождения человека. Каждый человек получает сетку с расположением планет (называемую гороскопом). Два человека считаются подходящими для брака, если их гороскопы совпадают. Наибольшее количество совпадений — 10 и считается потенциальным семейным счастьем. Это мое простое понимание. Гороскоп заслуживает рассмотрения в качестве точки данных для моделей машинного обучения.

Вчера я посетил саммит AI/ML, организованный Madrona. Отличное событие. Это заставило меня задуматься о приложениях, в которых машинное обучение уже используется, отсюда и эта история.