怎样找到你的灵魂伴侣

　　用算法找到你的灵魂伴侣

　　麦克金雷在洛杉矶注册了一个相亲网站OkCupid的用户，他也跟许许多多的用户一样，注册浏览，然后等待机会。用算法找伴侣的想法来自于他自身的经历，他与洛杉矶女人的匹配度很可悲。在一个拥有200万女性的大都市里，起码有8万女性在使用OkCupid，可是麦克金雷的90分以上匹配者只有不到100个。他实际上就是一个透明人。

　　麦克金雷认为，他可以通过统计分析来获知哪些问题对他喜欢的女人来说是最重要的，然后他就可以建立一个新的交友档案，诚实地回答这些“正确”的问题，然后其他的问题都不用管了。理论上来说，这样他就能够匹配到洛杉矶里任何一个适合他的女人，而不会遇上任何一个不适合的。

　　麦克金雷搜集了一些在相亲网站上女性，她们无一例外在性取向、种族、身高、是否吸烟、星座，等等问题上都是他感兴趣的类型，然后，算法开始了。

　　要想让麦克金雷的计划奏效，他需要在这600万个问题和答案中寻找某个模式，好将这20000个姑娘分成不同的类别。根据她们的问题和答案，20000人被逐步分成了7组。

　　针对这些女性，他筛选了她们最关心的几个问题来如实作答。也许普通人筛选问题是困难的，但是鉴于主人公是个数学家，所以这个问题变得轻而易举。然后，他设计了一个程序让彼此的回答一一配比，选择匹配度最高的访问，然后依次降序访问。然后，这些女性很快有了回复。

　　“我从来没见过跟我匹配度这么高的人。”

　　“嗨-你的资料看起来真的很吸引我!”

　　故事在这里就为止了吗?不是，这只是计算机的结果，不代表真正适合。麦克金雷把这些女性按照匹配度的高低进行排序，然后从高到低逐个约会。他约会了87次都没有找到心动的感觉。这种失败让他怀疑自己。

　　直到他收到王恬的信息他们的匹配度是91。他们进行了第二次(推荐阅读:床单姐，更多情感口述故事访问WwW.iqinggan.Cc)约会，第三次，然后，无数次……值得一提的是，他们彼此都停止了相亲活动，在第二次约会的时候。现在他们打算步入婚期。

　　看了这么一大篇文字，你明白用算法寻找真爱的关键点在哪了吗?其实这种方法很新潮，听起来不可思议，实质上，它和许许多多的相亲方式的目的没什么不同：尽力寻找和自己匹配的候选人，然后深入发展。这么说，是不是简单很多?只是，这个寻找和匹配的过程，是使用了应用数学的原理，借助网络程序来实现这个过程，筛选出候选人匹配度排行榜，然后你就可以逐一选择尝试去约会了。

　　爱情有一个最优策略　科学地寻找真爱

　　应用数学听起来很高大上，很仙的感觉，其实它非常有趣，而且渗透在我们生活的每一个角落。最常见的就是关于匹配和选择，比如收银系统，扫描过后商品自动计算价格。还有统筹规划上，也是运用数学原理分析最佳选择。比如我们常做的数学题：某商品进货A元，售价B元，每天销量C，如果打九折会增加N件，以此类推，问那个售价商家获利最大。这个问题表现在函数上就是个向下的抛物线，最高峰值的时候对应的价格就是商家的最优选择。

　　真爱，有些人说看感觉。其实里面也蕴含了选择和匹配。比如说有些人喜欢长发，25-28岁的女性，算法策略就是在数据库中筛选出所有包含这些条件的女性。这样的女性和这个男性成功率相对高很多，比起其他的女性来。如果问题越多，设定每个问题的权重，那么运用函数计算筛选出来的候选人理论匹配度越高，理论上成功率也越高。

　　算法策略筛选出来的这些候选人当中，是匹配度最高的就是最合适的吗?。上面的案例告诉我们，不是的。这是算法筛选的基础是基于候选人对问题的回答，这只表现了一个人的很小的方面。两个人是不是合适，还需要具体的相处。这是任何计算机都做不到的事情。

　　“我想我做的与其他人没有太大不同，只是一个基于算法、大数据和机器学习的版本，”麦克金雷表示。所有人都希望在相亲网站上建立一个更优化的账号资料，他只是用数据和程序创建了一个。

　　并不是因为我们匹配才有一个很好的关系，而是，这个算法能够让我们站在了彼此可以触及的地方。我用OkCupid找到了对的人。”

　　平常我们选择的时候，通常凭借的是感觉。最常见的情景是，这个人有这点不好，但是也有很多好的地方，不知道该怎么办。掀开算法的神秘面纱，我们可以看到，所谓的算法，只不过在现有资源中用一种绝对理性的方式筛选出来最有可能成功的组合。如果用算法的思维，它会计算出两人的匹配值，用绝对的理性给予人们一个参考。它最大的功劳就是缩短了筛选的这一过程。

　　但是也有很多人说，感情中最为神秘和美妙的，莫过于享受这一纠结的过程，这是感情的必经阶段。对比起冷冰冰的数字，人们通常对感性更为关注，这也会引起共鸣。换句话说，理性选择更快更直接，自己去感受这一过程也是一种宝贵的经历。你认为呢?

　　小编辑有话说：现实生活中，我们会遇到不同的异性朋友，这些朋友将会给你一些不一样的经历，然而你还是要更用心的去感受。

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