基于双向匹配的陌生人社交策略及算法思考

Posted 2021-06-14 文宇肃然

前言

作为连接人的工具，社交产品的价值不言而喻；熟人社交领域，微信已占据绝对霸主地位，但是在陌生人社交领域还未出现类似绝对地位的产品，今天就以探探和Tinder为例，跟大家聊聊陌生人社交。本文主要通过对业务策略的分析，引入一些数据、算法、架构体系设计的思考，希望可以让大家在做算法和数据过程中了解到对业务洞察的必要性。

我们常用的资讯、短视频、电商、音乐等，属于典型的以单向匹配及满意度为终结的产品，比如电商产品中的用户->商品、短视频产品中的用户->短视频等；而陌生人社交则是以双向匹配满意度为终结的产品。最大的不一样就是满意度体现在单向还是双向匹配的完成度上，正因为这种不一样，建模就异常复杂。所以，通过本文的梳理过程可以为我们带来非常大的启发 ( 其实招聘、打车、外卖等都存在一定的双向匹配问题，有感兴趣的小伙伴欢迎在文末留言探讨交流 )。接下来，我们将开启今天的探索之旅：

图1 在线交友约会双向匹配图

交友匹配/推荐在广义上，也是撮合交易的一种，在平台产品上的展现形态，也以推荐、排序、匹配聊天为主。但交友匹配有极其独特的特点，那就是人是无库存的唯一品和非标准品。唯一指的是每个人几乎各不相同，长相、性格、职业等等，完全不同