Ученые из Университета Айовы предложили алгоритм, позволяющий оценить не только ваши взгляды, вкусы и пристрастия, но и вашу собственную привлекательность для каждого потенциального партнера, отмечает Naked Science.

Вспомним, как работают сервисы рекомендаций, такие как Imhonet. Анализируя данные о просмотренных вами фильмах и прочитанных книгах, они находят других людей с похожим набором, и выбирают книги и фильмы из их списков, которые вы еще не видели и не читали.

Аналогичным образом может быть устроен и подбор партнера: алгоритм анализирует список тех анкет на сайте знакомств, которые вас заинтересовали, и предлагает новые из списков других людей, которые интересовались этими же анкетами. Иначе говоря, по принципу «людям, которым это понравилось, понравилось также»...

Свою идею они проверили экспериментально, на основе анонимных данных о 47000 пользователей одного из сервисов знакомств. В течение первых 98 дней они отрабатывали и дорабатывали свой алгоритм, а вторые 98 дней проверили его эффективность в сравнении с традиционными рекомендациями партнеров. По словам ученых, их подход выглядит на порядки более удачным.

Но проблема остается: то, что вам может понравиться какой-то человек − еще не означает, что вы понравитесь ему. Так что добавление этого принципа в алгоритмы поиска партнеров выглядит совершенно естественным шагом. Для этого ученые предлагают воспользоваться данными по числу отзывов и ответов, полученных пользователем. «Наша модель оценивает вкусы пользователя по его интересу к другим, и привлекательность пользователя − по интересу других к нему», − говорят авторы.