¿Cómo se pueden mejorar los motores de recomendación / coincidencia en los sitios de citas?

Dado el anuncio de FB en este momento: exporta información personal de Facebook y tu gráfico social. Repásalo con un algoritmo para comprender y combinar gustos y preferencias basadas en bandas, libros, cosas que te gustan o elementos de la pared, anuncios en los que hiciste clic (y no).

La concordancia de comportamiento es caliente pero poco apreciada en el espacio de citas. Mira a VisualDNA e IntroAnalytics, son líderes en el espacio. También mire cómo Wings está haciendo emparejamiento en Facebook, como lo fue Thread.

Pocos sitios de citas se centran en sistemas de comparación, demasiado complejos y caros. Se trata de minimizar los costos de adquisición y ampliar el valor de la vida útil del cliente. Contra los deseos de sus miembros, no necesariamente quieren que las personas salgan del sitio más rápido.

Big 5 vs. DISC, muchas pruebas similares en constante evolución que son plataformas sólidas para construir sistemas de emparejamiento, pero nadie está haciendo esto. ( Ver arriba ).

Gravity R&D, una empresa de desarrollo de motores de recomendación con sede en Budapest fundada por los tipos que obtuvieron el segundo puesto en el premio Netflix Recientemente prepararon un documento llamado 8 lecciones aprendidas sobre los sistemas de recomendación. Resume las respuestas a las preguntas más comunes que solemos encontrar. Creo que también respondería a tu pregunta. Envíeme un mensaje con su correo electrónico y estaré encantado de enviárselo.