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大数据文摘翻译作品
翻译:超级伦
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婚恋网站已经出现很多年了,人们也越来越多的在手机应用和网站中利用大数据找到约会的对象并开始恋爱关系。这些利用了大数据的网站和应用在哪些方面能有别于同类?他们利用用户提供的回答作为数据的基础采用特定的算法,从而为用户找到合适的伴侣。例如有些是基于地理位置的数据分析,即利用用户手机的GPS信息基于地理位置把两个人联系起来。
这些网站和应用分为两类:一类是根据用户对问题的回答作为分析的数据源进行配对,另外一类是根据用户的地理位置数据进行配对。这为寻找合适关系或附近的人的用户提供一个有效的开始。
此外,社交网络公司如Facebook正在分析用户生成的数据(例如人们情感关系状态数据)进而分析潜在合适的关系。接下来让我们仔细了解一下这些致力于大数据和婚恋关系领域的公司,应用软件。所有的描述来自公司网站或应用商店里的描述:
Hinge()
Hinge能够根据你的Facebook身份知道你是谁,当然我们注重保护您的隐私,不会填写个人资料或发布任何信息。Hinge是一个情感关系方面的应用,能够帮你以一种轻松简单的方式找到真正的有意义的关系。目前我们主要在华盛顿、纽约、波士顿和费城地区提供服务。如何使用:1)每天中午用户能收到潜在匹配的好友信息,他们可能是你朋友的朋友,也可能是其它的朋友;2)你感兴趣的好友信息,会过滤掉你不感兴趣的部分;3)当你关注某人,你会出现在对方那个人接收的消息列表里;如果对方也关注了你,我们会提供一个非常巧妙的介绍。在两个人互相关注之前,你的相关信息都是匿名显示的,因此也不会有被拒绝的情况。
eHarmony()
eHarmony 2000年在美国成立,总部位于圣莫尼卡,目前是美国最值得信赖的情感关系服务提供商,eHarmony具有专利的关系匹配系统使其会员能够找到最适合的且更能够保持长期关系的另一半。eHarmony的关系匹配系统通过几百万人的年龄、民族、国家、宗教信仰和政治观点找到最匹配且能保持长期关系的人。今天,美国平均每天有438个eHarmony的会员匹配成功并走入结婚殿堂。eHarmony目前在美国、加拿大、澳大利亚和英国提供服务。eHarmony还致力于通过不断进行的严谨的科学调查分析和研究到底哪些因素会促成长期的关系,并使匹配模型保持最新并广泛适用于国内和国际的市场。
OkCupid()
OkCupid是快速成长的在线婚恋网站。我们使用数学帮你找到约会对象。这套系统非常的准确,只要你足够真诚并且你知道你想要什么。我们是完全免费的。很多的网站只提供令人称赞的交友服务。他们的“匹配”系统其实并不存在或者非常主观。我们不求如何完美的评价你,我们追求的是能够准确的找到能够满足你提出的需求的另一半。请来这里看看我们基于数学方法的匹配系统,看如何回答与之相关的能够找到你心仪匹配对象的相关问题。
WhosHere()
WhosHere是世界上唯一的完全自由和免费的移动端寻友平台,省钱、省心、省力的基于位置的约会和社交网络平台。拥有数百万计的用户基础,WhosHere是结识新朋友、约会、拓宽社交网络或仅仅是为了聊天、交换照片的理想平台,你能够与你周围或全世界范围的人们建立联系。
Skout()
Skout是全球最大的结识新人的移动网络平台之一。我们完全相信保留偶然相遇的“魔力”,我们使朋友圈扩展到更大的社交网络成为可能。通过你的移动设备,你能在附近的酒吧、麦迪逊花园广场或巴塞罗那的观光大巴上找到新朋友。我们的社区在100多个国家提供服务,你可以下载我们的应用在你的附近或其他大洲寻找新朋友。
Tinder()
Tinder能够找到你附近与你志趣相投的人,如果你感兴趣,就能和他们建立联系。这是一种结识你周围的人的新方法。Tinder会把你周围那些你应该结识的人的信息显示给你,给你权限是以匿名方式关注这些人还是直接联系他们。如果你喜欢的人恰恰也喜欢你,那么Tinder会介绍你们认识并在通过Tinder提供的应用开始聊天。
【译者简介】
说明:有意联系译者的朋友,请给“大数据文摘”后台留言,附自我介绍及微信ID,谢谢。
孙强,大数据文摘医疗专栏负责人,资深生物信息专家,现在服务于美国国立癌症研究所,从事癌症基因组数据库管理工作。热爱大数据,加入大数据文摘志愿者行列一年有余,愿以文会友,广结大数据善缘。旅居美国多年,与能干的太太和三个可爱的女儿定居于大华府地区。
读过的学校:山东大学,中科院植物所,加大洛杉矶分校( UCLA )
生活过的城市:淄博,济南,北京,洛杉矶,华盛顿
工作过的地方: BioDiscovery Inc, The Institute for Genomic Research(TIGR), J. CraigVenter Institute(JCVI),National Institutes of Health(NIH)
其他爱好:足球,钓鱼,打牌
大数据格言:big data is better data
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