算法能帮你找到真爱吗？在陌生人社交中，基于算法给你推荐匹配的人是产品和工程师孜孜不倦的追求。然而在实践中，理想总是输给现实，推荐“合适的人”远没有推荐“合适的内容”简单和容易。
四大困局令算法很难为你找到“真爱”
社交中推荐人比内容中推荐内容要难的诱因有很多，其中比较典型的难点有：
下笔试图围绕如上四点来简单说说这种难点和坑。
难点一：如何量化你的“真爱”
单身的人一定被问过，你喜欢哪些类型的人。恐怕这个时侯好多独身的朋友说不出所以然来，其实大多数人心里的“真爱”标准模糊的，不清晰的。
不仅你不懂你的真爱是哪些类型，你身边的亲朋好友也未必懂你的偏好。把这么难的课题交给算法公正么。
在陌生人匹配分发中，算法面临的第一道难关就是人的数据化和标签化问题。尽管我们可以给一个人贴上好多标签，比如位置、年龄等人口统计学、兴趣爱好、职业收入教育等社会属性、网站的数据反馈等，甚至连逼格和这个人是否有趣也会有相应的打分。
但这上面有多少标签和你的“真爱”标准有关呢？这就不好说了。我们在实践中发觉，这些数据和标签的作用常常不在于帮助你找到真爱，而是帮助你过滤一些你显著不会喜欢的人。比如做年纪、收入、地域的排除等。
难点二、供给端的困局
供需不平衡是社交的最大挑战，最典型的情况是僧多粥少，比如所有陌生人社交网站都缺男生。
所以陌生人社交难以做到内容那样可以一对多去提供“服务”，每个女人同一个时间能承载的社交数目是有限的，若算法在短时间内把一个“优质”女性推荐给过多的女孩，就会给这个女孩带来社交过载，增加男性筛选困难，也压低了女人的“挑剔‘度，反过来引起更多的女性的需求招呼显得无效。
有些社交网站发觉给男性发更多招呼后，数据上看联接的关系数目虽然会提高，但这上面有个坑洞是只有非真实社交意图的“女性”才会有目的和意图去回复超过限度的女孩，也就是说数据虚报的背后很可能是社交效率的增长和生态的恶化。
难点三：需求方的尿性
在社交中，需求方常常指的是女性。男性在社交上的表现存在的问题是喜欢广撒网、不珍视、不争气。
若对女性的社交讯号（比如探探的右滑，陌陌的打招呼）不加限制，那么女性发送的社交讯号是海量的，他会告诉“算法”说，我只要是女的都会喜欢。但一旦匹配上女的了，或者构建消息通道了，男性反倒就煽情和挑剔了。他这个时侯就发觉这个女的没这么好看，或者没有别的好看，于是他就显得兴趣索然了。所以社交APP容易出现很多人匹配上了，却从不主动发起对话聊天的情况。
即便有聊天意愿，又将面临着不会撩的问题。除了少数的情场好手，大部分朋友在这方面还是表现比较通常，甚至糟糕的。虽然有很多APP会提供话术提醒和引导，但实践出来作用也是相当有限。
另外在社交中，因为存在无限的可能性，所以每一个人都不值得你珍视。当你来到一座嘉园时，你又如何会着急摘下一朵花呢。借用影片的台词说，生活犹如饼干，你永远不知道拿起的下一颗是啥。往往很多人就在这样的过程中坐等时间流逝。
难点四、“缘”的随机性
真爱和缘份是最不可捉摸的，可以说是最随机的。你可能上一秒对一个人爱死爱活的，下一秒可能就变了心。在社交上就更是这么了，即便两个人可能是最匹配的，但由于各自的状态和时间不一致也很难帮助她们完善持续有效的社交关系。比如你有兴致时，对方恰好在忙或则没有心情，等对方有了，你却索然无聊了。因此同时在线、意愿的一致性对建立社交关系十分重要，异步的匹配效率比同步的匹配在构建有效聊天上还是要差好多的。
另外人的喜好是随时间和状态会发生变化的，这有点像你在生活中拒绝过的人，突然有三天你喜欢了。在社交上也是这样，你当初左掠过的人，再给你推下来，你可能就爱了。所以有时候适当召回曾被pass的人疗效并不差于普通的推荐。
既然这么难，那么应当如何搞
作为一个摸着石头过河的人，也难以给你最优解，但有一些启发和经验可以跟诸位分享一二。
（1）人群基础属性还是很刚的，能够提高用户筛选效率
比如年纪、收入、阶层不能差别太大，在强奔现心智的社交中，距离不能相距太远。
给用户筛选的权力或则直接在推荐中过滤匹配率较低的标签才能有效提高用户的响应效率。
（2）同时在线十分重要
建立联接时，如果只有一方在线，另一方不在线，有效对话是很难构建的。试问谁想回复一天前的消息，谁想理会一天后才回复自己的人呢。
如果可以的话，尽量给同时在线的人创造联接的机会，方法包括把招呼存上去在双方同时在线时下发。
（3）应对人性的弱点，要控制上限
不仅应当控制社交讯号的数目，理想情况下还应当控制用户同一时间的并发数目。无限招呼这些不仅制造社交讯号风暴外，对于真实社交的建立根本没有用处。
（4）列表的排序毋须锱铢必较
算法依据把握的数据，利用复杂的模型给你找来了一堆真爱，但你却常常有不同的看法，你可能不会选择第一位、第二位、第三位，你选择了第四位，然后被第四位拒绝了。
正是加入了用户的自由选择和算法未能把握的秘密，只要你的真爱推荐能出现在用户每晚才能处理的列表中，她排在第1位还是第4位并不那么重要。
（5）包办“婚姻”也很好
如果完全剥夺用户的自由选择，让系统来全面分配会如何？理论上这比引入用户的自由选择，以及由此引出的各类用户“尿性”要好。
这个时侯算法不仅可以测量谁最匹配，还晓得对方是空闲还是忙着跟人打情骂俏，也晓得你是否处于须要人来激活一下的状态。
把用户的选择权剥夺，让系统去推荐在数据疗效上并不见得给列表和卡片让用户选择差，反而在资源的分配上系统有更多的主动权，理论上可以实现更优。
所以从信息流那个人的可选列表，到左滑/右滑的卡片，到点击一个按键给你缘份匹配个真爱，到连按键都省了在“缘分将至”时刻把大家拉到一起谈谈，从左到右，系统在推荐上饰演的角色越来越重，对资源的分配应当会越来越好。
（6）慢下来、门槛低点也很好
一堆朋友学了一堆的用户下降理论，在社交上做了好多增加用户门槛的事情，比如不用填资料、一键给很多人打招呼，虽然在数据上似乎挺好看的，但到真正有效关系的建立环节，却未必是优的。
很多时侯慢下来，把用户发送社交讯号的门槛压低点，未必不是一个坏事。往往你对人认真，别人就会认真，你付出努力，别人就会同样对你。抬高门槛，不服务不满足需求的人，反而有助于进来的人群拥有更匹配的意愿和更高的质量，最后有利于用户关系和体验。
反之假如一味增加门槛，想服务所有人，反而无法让任何一个人满意。
（7）话题引子很重要
有资料和动态人就可以找到搭讪和聊天的话题，如果没有太多的信息，跟输入文字打招呼相比，人们会倾向于给你点个赞，表示欣赏。有丰富更新的资料和动态，更有助于人们找到切入点构建聊天。
就想到那些了，以后学习了新知识再分享。
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