程序员 520 表白：教大家用算法脱单！

明天又到了一年一度的520，面对大街上，朋友圈里情侣们的各色秀恩爱，单身程序员又要受到一万点伤害。

难道我注定要要一辈子散发着单身狗的清香？

究竟怎么样才能遇到我未来的另一半呢？

所幸的是，在今天这个时代，我们拥有互联网和大数据，它们给很多事情提供了便利，我们可以与很多人接触到——甚至是那些在几分钟前你想都不敢想的人。

当然，这其中也包括恋爱交友。没错，大数据和算法（Algorithm）可以帮你更快地找到理想伴侣。

本文经授权转载自DataGirls（ID：DataGirls）

美国交友网站OKCupid的创始人之一克里斯蒂安·鲁德尔(Christian Rudder) 研究出了一种算法将两个人联系在一起，并基于一系列问题来检验他们的速配指数。 他们的答案越匹配，他们的速配指数越高。

以下是他在TED-ed上的分享内容：

【TED-ed】线上约会背后的数学原理(Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder)

本次分享主要讲解了数据收集、吸引力量化、算法设计等OKcupid在对线上用户进行速配时使用的数学原理。

如何得到你与他/她的速配指数

你可能会问表白小技巧计算公式， 我们如何能用数学来运算人与之间的吸引力呢？

首先，需要收集数据。

OKCupid通过让用户回答问题来收集数据。这些问题可以从像电影或歌曲品味，“你很邋遢吗”这样的小问题，或者“你想要什么样的孩子”一类的大问题。

很多人认为这些问题就是根据两个人喜好相互配对，人们有截然不同的回答时确实是这样。 当两个人在回答问题上有分歧时，最好的方法就是收集数据，将答案与理想伴侣的答案进行比较，并为这些数据添加更多维度（比如，重要程度）。

例如，在你的生活中，特定问题扮演什么角色？他们的重要程度是多少？为了计算速配指数，计算机必须找到一种方法来比较每个问题的答案，每个问题的理想合作伙伴的答案，以及与别人的答案的重要性水平。

这一方法是使用加权比例尺来衡量每一级别的重要性，如下图所示：

毫不相关： 0分；不那么重要：1分；有点重要：10分；非常重要：50分；必须如此：250分

那么，计算机怎么运算出来速配指数的？

假设你是A，而电脑想要和你配对的人是B。那么整个问题就会变成：

B的答案有多符合你的期待？

答案会是一个分数。分母是你认为所有问题的重要性的总分数。分子是B的答案的总分数。某个人的得分取决于问题的回应是否符合期待。分母的多少则取决于你对问题的重视程度。

对每个问题都这样做，最后分数叠加起来变成百分数。最后一个百分比就是你的满意度——根据你的答案来看，你和B在一起有多开心。然后，再来计算B的满意度。

OKCupid使用的算法是将人A的满意度乘以B的满意度再开根号。最后得出一个数学表达式，也就是你与B在一起的幸福指数。

速配指数背后的算法优化

问题来了， 为什么要用如此复杂算法呢？为什么不直接取平均数？

事实上，这叫做几何平均数。

表示一组数字的中心趋势或典型值的一种均值或平均值。(Rudder, 2013) 我们的数据本身取值范围非常广，属性差异很大。诸如，你的文学品味和你未来的计划，甚至“你是否相信上帝”。几何平均数在这种情况是最理想的解决方案。（最重要的是,即使是一个非常小的数据集，该算法仍然有用）。

边际误差 vs 可能速配度

再加上对边际误差的修正，也就是在调查结果中的随机抽样的统计学误差，使我们的结果更加精确。它总是显示你可能的最低速配度，因为他们希望A和B回答更多的问题（小兔情感挽回老师 微信：ke2004578），来增加可信度。

例如，如果A和B只回答了两个相同的问题，那么样本量的误差范围是50%。这意味着最高速配度是50%。下面我列出了一张表格，显示两个人必须回答多少问题，才能得到0.01的边际误差，或者具有99.99%的速配度。

速配指数高低有什么影响？

那么两个人的速配指数高低到底有什么用呢？

OkCupid的研究人员对此也很感兴趣。研究发现，速配指数实际上会影响发送消息的可能性，和把发送消息变成彼此聊天回话的概率。

例如，如果一个人被告知他与B只有30%的速配指数，那么有14.2%的机率他会发送消息，大约有10%的机会这条消息会转化为四条或多条消息的对话。然而，如果一个人被告知两人的速配指数是90%，那么发送消息的几率会上升到16.9%，单个消息变成四条或更多的对话的概率是17%。

发送信息的几率 VS 速配指数

形成对话的概率

尽管，人们对将算法引入到恋爱生活中还有很多担忧。比如说，算法过于依赖于用户的回答的诚实度和自我评估。也不是每个人都相信，仅仅通过数学公式就能帮他们找到理想伴侣。

但我相信用数据分析来进行交友的未来是非常广阔和令人兴奋的。如果你现在还没有恋人，非常希望在下一个情人节来临之前找到你的Mr.right or Ms.right，利用数据分析和数学算法应该是会是个不错的开始。

Roses are red

Violets are blue

I wrote this algorithm

Just to find you

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