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异性交友软件,实时给用户推荐异性好友
人一秒钟可以滑动手机屏幕五次,如果每一次滑动,你将遇见一个人。给你十秒,你会遇见五十个人。你是愿意遇见五十个你完全不可能感兴趣的人,还是希望你遇见的每个人,此时此刻,你都很感兴趣? 一定是后者。
可是很遗憾,现在的异性交友软件从未真正懂你,它们只能让你遇见五十个你可能感兴趣的人,也不可能感兴趣的人。或者,五十个你昨天感兴趣的人,就如你妈给你安排的相亲对象一样。
你抱怨,“我明明已经暗示过我对什么人感兴趣了,比如我刚刚在那个头发茂密的程序员上停留了很久才滑走屏幕的。” emm,别抱怨,它们还在纠结你昨天给一个光头程序员点赞了。
本项目就是希望能够根据用户的实时行为来给用户实时推荐异性好友,提高用户的交友效率。由于我们需要实时捕获用户的行为痕迹,并实时给用户推荐异性好友,而实时计算在这种场景下是再合适不过了。
本项目的目标和项目的名字一样,“一眨眼功夫就遇见了灵魂伴侣”。
具体而言,则是实现一个APP,用户在这个APP就可以看见推荐的异性好友,用户可以左滑或者右滑屏幕来表示是无感还是有感。 用户每一次滑动,APP将给用户重新推荐异性好友。目标就是借助Flink的实时处理能力,APP推荐的每一个异性好友都是根据用户当下的行为实时推荐的。用户的每一次滑动都将改变自己将要遇见的人。
该交友APP的最终形态是微信小程序。 而至于后端的异性好友推荐的方案则是: 对于新用户,系统对用户一无所知,需要冷启动来给用户推荐异性好友,可以基于用户填写的基本信息,通过协同过滤的方式给用户推荐好友。冷启动下推荐的异性好友用户效果不一定很好,但比随机推荐异性好友强很多了。
接下来随着用户左滑或者右滑屏幕,系统对于用户越来越了解了,用户的各种行为痕迹都由Flink 实时处理,更新该用户使用的推荐模型,然后Flink再根据最新的推荐模型,给用户重新推荐异性好友。
团队成员目前只有一人,团队在天池昵称是 Flink MC -AKA-蔡徐坤 ,给 Flink 贡献过代码,也参与过 Kaggle 和天池上的数据挖掘比赛。
请问项目开源吗?
项目简述
异性交友软件,实时给用户推荐异性好友
背景
人一秒钟可以滑动手机屏幕五次,如果每一次滑动,你将遇见一个人。给你十秒,你会遇见五十个人。你是愿意遇见五十个你完全不可能感兴趣的人,还是希望你遇见的每个人,此时此刻,你都很感兴趣? 一定是后者。
可是很遗憾,现在的异性交友软件从未真正懂你,它们只能让你遇见五十个你可能感兴趣的人,也不可能感兴趣的人。或者,五十个你昨天感兴趣的人,就如你妈给你安排的相亲对象一样。
你抱怨,“我明明已经暗示过我对什么人感兴趣了,比如我刚刚在那个头发茂密的程序员上停留了很久才滑走屏幕的。” emm,别抱怨,它们还在纠结你昨天给一个光头程序员点赞了。
本项目就是希望能够根据用户的实时行为来给用户实时推荐异性好友,提高用户的交友效率。由于我们需要实时捕获用户的行为痕迹,并实时给用户推荐异性好友,而实时计算在这种场景下是再合适不过了。
目标
本项目的目标和项目的名字一样,“一眨眼功夫就遇见了灵魂伴侣”。
具体而言,则是实现一个APP,用户在这个APP就可以看见推荐的异性好友,用户可以左滑或者右滑屏幕来表示是无感还是有感。 用户每一次滑动,APP将给用户重新推荐异性好友。目标就是借助Flink的实时处理能力,APP推荐的每一个异性好友都是根据用户当下的行为实时推荐的。用户的每一次滑动都将改变自己将要遇见的人。
实施方案
该交友APP的最终形态是微信小程序。 而至于后端的异性好友推荐的方案则是: 对于新用户,系统对用户一无所知,需要冷启动来给用户推荐异性好友,可以基于用户填写的基本信息,通过协同过滤的方式给用户推荐好友。冷启动下推荐的异性好友用户效果不一定很好,但比随机推荐异性好友强很多了。
接下来随着用户左滑或者右滑屏幕,系统对于用户越来越了解了,用户的各种行为痕迹都由Flink 实时处理,更新该用户使用的推荐模型,然后Flink再根据最新的推荐模型,给用户重新推荐异性好友。
成员介绍
团队成员目前只有一人,团队在天池昵称是 Flink MC -AKA-蔡徐坤 ,给 Flink 贡献过代码,也参与过 Kaggle 和天池上的数据挖掘比赛。