By 超神经

场景描述：寻找能够相伴一生的灵魂伴侣是很多人的美好愿望，但现实往往残酷。为此，基于大数据，机器学习，AI 算法的婚恋网站和应用纷纷出招，它们能够帮助广大单身男女解决这个问题吗？

关键词：AI 虚拟媒人 机器学习 推荐算法

前几日，是「分手日」吗？

早晨，微博新浪娱乐爆出宋慧乔和宋仲基声明调解离婚的消息，很多粉丝泪奔：童话般的爱情破灭了。

粉丝在朋友圈泪奔现场

据宋慧乔经纪公司韩国 UAA 声明，两人离婚原因是「性格不合」，但真实原因到底为何仍不清楚。据不可靠猜测，可能是宋仲基并不适合宋慧乔，而是适合贾玲……

双宋离婚的事情还没来得及消化，晚上

李晨范冰冰又宣布分手……

曾经有多甜，现在就多扎心

记得当初双宋 CP 刚出，在众人眼里他们是就是神仙眷侣的代名词，令多少人羡慕不已。结婚当天，媒体纷纷报道这一喜讯，还有算命先生说看两人八字是绝配。然而，短短一年半之后，却迎来这样的结局。

其实，除了这对 CP，还有很多明星也经历了甜蜜到扎心的婚姻。戴安娜王妃和查尔斯、威廉王子和灰姑娘凯特、姚晨与凌潇肃，金童玉女潘粤明与董洁等等，都是最初恩恩爱爱步入婚姻殿堂，最终却劳燕分飞，令旁人唏嘘。

在普通人中间，这样的情况就更不少见了。「永远在一起」、「不离不弃」这种誓言似乎总是很容易过期。寻找相爱的人并执手终老是一道人生难题。

国内超 2 亿单身男女求脱单

从数据上看，国内单身男女的初婚年龄越来越大，在一线城市，「30 而婚」已不算稀奇。

这背后的原因，一方面因为工作节奏快，压力大，没有太多的时间花在社交上；而另一方面，是因为，每个人都希望能够找到完美伴侣并白头到老，但这并不容易。

现在，国内已经有超过 2 亿的单身男女，95 后都已经开始出来相亲。

为了响应广大单身男女脱单的需求，近年来涌现出各种婚恋交友网站、App。无论是国内外，都在利用大数据、AI 算法帮单身男女匹配最适合他们的「Mr.Right」。

AI 这个虚拟媒人靠谱吗？

总的来看，目前现有的婚恋网站与应用基本分为基于用户大数据直接匹配、通过聊天机器人收集用户信息，再进行推荐以及通过面部识别功能进行匹配等类型 。

这些由数据和算法组成的「媒人」，是否靠谱呢？

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基于神经网络，找到更适合的人

成立于美国加州的 Banihal 公司，通过机器学习，人工智能和神经科学方面的研究来解决伴侣匹配问题。

这个社交 App 已经稳定运行了五年 

在创立 Banihal 的之前，创始人 Ishdeep Sawhney 想要结婚安定下来。但是他表示，每次见到朋友或者婚恋网站推荐的那个人，他都不能确定自己是否能和她一起度过接下来的 50~60 年。

于是，为了寻找能相伴一生的完美伴侣，他特地制定了一个长长的问题清单。因此，他总会被约会对象定义为「古怪的人」。

而这份问题清单，给了他灵感。他辞去苹果公司的工作，开始创建匹配网站 Banihal。

众多的婚恋网站都会给用户匹配年龄、职业、薪资之类硬性条件相符的对象，但是这样无法实现个性化匹配，而且并不一定兴趣相投，价值观相同。

Ishdeep Sawhney 则研究了神经科学，了解人们做决策的方式，希望从心理、精神层面进行匹配。

他创建的 Banihal 会在新用户注册时，提出 40 多个问题让用户回答，类似于心理学家亚瑟·阿隆的「让陌生人迅速相爱的36个问题」，利用这些问题让用户深入了解自己和自己的偏好。用户填完比较全面的资料后，系统会为其推荐 5 个最佳匹配。

他们用神经网络打造的算法，帮助用户匹配最完美的伴侣

据介绍，Banihal 使用精确的算法，通过名为 Rae 的软件确保婚姻成功。Ishdeep Sawhney 指出， Rae 软件将研究测试提供给应用程序和网站，以改善配对过程。Rae 能够挖掘潜意识信号。它已经通过人工智能和数据进行了升级，以提供更好的用户体验。

团队由大厂工程师组成，他们来自苹果、微软

此外，Banihal 基于人工智能的软件 Rae 持续更新用户的偏好，用户交互的次数越多，基于算法的软件 Rae 就会更新这些特征，以呈现最合适的匹配。

事实上，此类系统就是与亚马逊、淘宝等购物网站类似的推荐系统，利用基于机器学习的聚类算法确定趋于相似的人群。

相似性可以通过行为（例如他们购买或浏览的内容，他们如何支付，购买频率等等），或特征（例如他们的年龄，性别，位置等），或者综合这两方面来定义。然后，推荐引擎将根据某用户 XX 过去做过的事情，来预测他未来的选择，而且也会考虑其他「喜欢XX」的人的行为这些因素。

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机器学习预测你的脱单概率

在滑铁卢大学，由于男女比例极不协调，缺少社交活动，所以一位数据科学家小哥哥尝试用机器学习帮自己脱单。（点击这里查看详情）

他首先对决定能否找到对象的影响因素进行分析。

具备哪些属性才能在众多男生中脱颖而出，受到妹纸们的青睐？小哥哥试着列出了男生的特征属性，想找出哪些假设是可以有数据支撑。

在上面这些情况中，他按照是否符合标准会赋予 1 或 0 这两个值。所以，我们是在衡量人们的上述属性和能找到对象之间的关系。

此外，他还分析了各种落单原因，健身、眼镜和自信成为最显著的 3 个变量：

健身：定期去健身房或运动的人有女朋友的概率会高出两倍以上(P值=0.02)

眼镜：不戴眼镜的人有女朋友的概率比戴眼镜的人会高出 70%(P值=0.08)

自信：有自信心的人有朋友的概率更高(P 值=0.09)

横轴和纵轴是人的性格特征变量

红色表示正相关，蓝色表示负相关

之后对这些变量之间的关系进行统计，数据显示从图中看起来 { 有女朋友，看起来自信，去健身房，不戴眼镜 } 有相互关系。

做了这些准备工作之后，小哥哥训练了一个逻辑回归广义线性模型，根据我们前文列举的这些说明变量，预测是否会有女票。

借助 R 语言中的 glmnet 和 caret 包，他用弹性网络正则化训练了这个广义线性模型。然后用标准网格搜索法优化了超参数，在每次迭代中使用留一交叉验证法，并优化 kappa 系数。最终模型的交叉验证 ROC AUC 分数为 0.673。

也就是说模型在预测你找到女票的几率方面，比你凭感觉乱猜还是更靠谱些。

但是，据了解，小哥哥发布文章的四个月之后，还依然单身，不知道现在怎么样了……

脱单首先靠自己，不行再上 AI

据说，于茫茫人海中，遇见对的人的概率是五亿分之一，但是我们这辈子能够遇到多少人？有一部短片说，我们一生会遇到 826.35 万人，会和 39778 人打招呼，会和 3619 人熟悉，会和 275 人亲近，然而那个对的人，却不一定在这些人中。

你曾和对的人擦肩而过？还是还未相遇？

但是如果让机器来帮你寻找，就可以大大提高效率，在千万人之中，找出最合拍的那个人，可能再也不用你苦苦地「众里寻他千百度」。婚恋网站 eharmony 称，每 14 分钟就有人在上面找到真爱。

不过，话说回来了，机器真的比自己还了解自己吗？机器匹配的两个人，会擦出爱情的火花吗？据网上数据显示，婚恋网的成功率也不过 10% 左右。

虽说，AI 帮你找到对的人，可能还不靠谱，但是它会帮你避开错的人，而减少让人痛苦的恋爱经历。人工智能工具会告诉你，不要跟那个带着漂亮跑车的人约会，因为他最后只会把你甩掉。也就是说，人工智能可以帮你鉴别「渣男渣女」，避免情感损失。

所以，脱单路上，你愿意找 AI 做你的红娘吗？