Rekommendationssystem för online dating har nyligen rönt stor uppmärksamhet från forskarsamhället. I detta dokument föreslår vi ett tvåsidigt matchande ramverk för online dating rekommendationer och utforma en Latent Dirichlet Allocation (LDA) modell för att lära användaren preferenser från observerade användare meddelande beteende och användarprofil funktioner. Experimentella resultat med hjälp av data från en stor online dating webbplats visar att dubbelsidig matchning förbättrar frekvensen av framgångsrika matcher med så mycket som 45%. Slutligen visar vi med hjälp av simulerad matchning att LDA-modellen kan fånga användarens preferenser på rätt sätt.
Författarna i REF föreslår ett tvåsidigt matchande ramverk för online dating rekommendationer och utforma en Latent Dirichlet Allocation (LDA) modell för att lära användaren preferenser från observerade användarmeddelanden beteende och användarprofil funktioner.
Online dating recommendations: matching markets and learning preferences
{'venue': "WWW '14 Companion", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}