社交中用户价值、情况评估及算法匹配实体模型概述

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中国社会领域的最后一篇文章到底了吗？未来可能会有哪些发展和创新？–本文简要总结了我部分观点中提到的用户价值与算法匹配。


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稍后，我将详细写下每个部分。


目录 一、用户自身价值评估 二、用户状态评估 三、匹配规则 四、各价值匹配度计算方法(初步) 五、标签举例(多，本文不附) 六、应用(以后再写文章) 一、用户自身价值评估 人际社会基础：价值交换； 通过三大价值(经济价值、外观价值、生活价值)来衡量，分别从低到高1-10分； 经济价值计算方法：默认值3 ，根据用户最初选择的行业、职位、收入和默认值得到初始值； 外观价值计算方法：默认值3 ，根据用户最初选择的头像和上传的照片，以及默认值得到初始值； 生活价值计算方法：生活价值不便直接计算和衡量，通过用户选择的标签、内容分析来判断用户的个性和爱好，通过标签反映，作为两个匹配元素。


(传统匹配:用户与用户之间的大海捞针；) (推荐分发，让用户匹配适合自己的人) 二、用户内容评估 每次用户发布内容时，可分为： 展示经济价值 、展现外表价值；同时，状态也会展现个人性格和爱好。


用户发布内容后，平台分析其内容，更新和改进其角色价值和标签（初始阶段手动评分或标记，增加用户数量，通过机器学习完成数据积累）。


如果状态显示价值，则调整其价值分数（经济、外观）；显示个性，增加个性标签；显示爱好，增加爱好标签。


三、匹配规则 每个用户都是外在的 内在人物肖像：外在人物肖像：=外形价值 经济价值，内在价值=性格 爱好。


匹配倾向比例：设置z1=外形价值,z2=经济价值,z3=性格,z4=爱好； z1 z2 z3 z4=1。


当用户发布内容时，判断其价值交换趋势、外部或内部，并做出相应的建议。


也就是说，根据历史积累的价值数据，找到用户当前的需求。


举例： 寻找投资伙伴：倾向于经济价值，z1=0.9.推荐经济价值匹配度高的人 寻找短期玩伴：倾向于外观价值z2=0.8.推荐外观价值匹配度高的人 找人聊天:倾向性格 z3=0.9.推荐性格匹配度高的人 找人一起锻炼：倾向于爱好 z4= 0.8.推荐爱好匹配度高的人 当用户没有明显的需求倾向时，默认值 z1=0.3，z2=0.3, z3=0.2, z4=0.2； 结合其历史匹配信息信息、协同过滤等推荐算法。


四、各价值匹配度计算方法(初步) 计算经济价值匹配度的方法： 用户a的经济价值为 x1（百分制） 用户b的经济价值为 x2（百分制） 经济价值匹配 x = 1-|x1-x2|/100； 计算外观价值匹配度的方法： 用户a的 外形价值为 y1（百分制） 用户b的 外形价值为 y2（百分制） 外观价值匹配度 y = 1-|y1-y2|/100； 计算人格匹配度的方法f 爱好匹配度计算方法i参考协同过滤等行业成熟的推荐算法，如推荐短视频、电影、音乐等； 最后两个匹配度= x*z1 y*z2 f*z3 i*z4 总结 空间有限。


如果有更多的朋友喜欢、分享和评论，我将详细描述如何分析状态并贴上标签、算法细化和应用层面设计； 抛砖引玉，期待交流 原作者：杨家俊maverick 去年今天的运营文章 2022:  《费曼学习法》:找对方法比什么都重要(0) 2016:  Twitter调整消息流排序 不再严格按时间顺序(0) 2016:  传播媒体音乐服务Pandora(0) 2016:  近5000万美国人承认通过交友平台寻找另一半(0) 2016:  世界上最大的约会应用Badoo收购女性社交应用Lulu(0) 本文转载于杨家俊maverick，本文的观点并不代表爱情运营的立场。


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