在尋找真愛的道路上，也應該有一個最優策略。麥克金雷就用一個基於演算法、大資料和機器學習的方法，在一個相親網站上找到了真愛。
現在相親網站已經不是什麼流行，也許就在這一刻，數以百萬千萬計的用戶正在流覽相親網站，企圖通過網路解決個人問題。但是對於相親和相親網站，你是怎麼對待的呢？按照網站提示，填寫了資料，然後流覽物件，對有興趣者發起談話就足夠了嗎？不！也許你需要像對待數學題一樣來對待你的個人大事。
用演算法找到你的靈魂伴侶
麥克金雷在洛杉磯註冊了一個相親網站OkCupid的用戶，他也跟許許多多的用戶一樣，註冊流覽，然後等待機會。用演算法找伴侶的想法來自於他自身的經歷， 他與洛杉磯女人的匹配度很可悲。在一個擁有200萬女性的大都市里，起碼有8萬女性在使用OkCupid，可是麥克金雷的90分以上匹配者只有不到100個。他實際上就是一個透明人。
麥克金雷認為，他可以通過統計分析來獲知哪些問題對他喜歡的女人來說是最重要的， 然後他就可以建立一個新的交友檔案，誠實地回答這些“正確”的問題，然後其他的問題都不用管了。理論上來說，這樣他就能夠匹配到洛杉磯裡任何一個適合他的女人，而不會遇上任何一個不適合的。
麥克金雷搜集了一些在相親網站上女性，她們無一例外在性取向、種族、身高、是否吸煙、星座，等等問題上都是他感興趣的類型，然後，演算法開始了。
要想讓麥克金雷的計畫奏效，他需要在這600萬個問題和答案中尋找某個模式，好將這20000個姑娘分成不同的類別。根據她們的問題和答案，20000人被逐步分成了7組。
針對這些女性，他篩選了她們最關心的幾個問題來如實作答。也許普通人篩選問題是困難的，但是鑒於主人公是個數學家，所以這個問題變得輕而易舉。然後，他設計了一個程式讓彼此的回答一一配比，選擇匹配度最高的訪問，然後依次降冪訪問。然後，這些女性很快有了回復。
“我從來沒見過跟我匹配度這麼高的人。”
“嗨-你的資料看起來真的很吸引我！”
故事在這裡就為止了嗎？不是，這只是電腦的結果，不代表真正適合。麥克金雷把這些女性按照匹配度的高低進行排序，然後從高到低逐個約會。他約會了87次都沒有找到心動的感覺。這種失敗讓他懷疑自己。
直到他收到王恬的資訊他們的匹配度是91。他們進行了第二次約會，第三次，然後，無數次……值得一提的是，他們彼此都停止了相親活動，在第二次約會的時候。現在他們打算步入婚期。
看了這麼一大篇文字，你明白用演算法尋找真愛的關鍵點在哪了嗎？其實這種方法很新潮，聽起來不可思議，實質上，它和許許多多的相親方式的目的沒什麼不同：盡力尋找和自己匹配的候選人，然後深入發展。這麼說，是不是簡單很多？只是，這個尋找和匹配的過程，是使用了應用數學的原理，借助網路程式來實現這個過程，篩選出候選人匹配度排行榜，然後你就可以逐一選擇嘗試去約會了。
愛情有一個最優策略 科學地尋找真愛
應用數學聽起來很高大上，很仙的感覺，其實它非常有趣，而且滲透在我們生活的每一個角落。最常見的就是關於匹配和選擇，比如收銀系統，掃描過後商品自動計算價格。還有統籌規劃上，也是運用數學原理分析最佳選擇。比如我們常做的數學題：某商品進貨A元，售價B元，每天銷量C，如果打九折會增加N件，以此類推，問那個售價商家獲利最大。這個問題表現在函數上就是個向下的抛物線，最高峰值的時候對應的價格就是商家的最優選擇。
真愛，有些人說看感覺。其實裡面也蘊含了選擇和匹配。比如說有些人喜歡長髮，25-28歲的女性，演算法策略就是在資料庫中篩選出所有包含這些條件的女性。這樣的女性和這個男性成功率相對高很多，比起其他的女性來。如果問題越多，設定每個問題的權重，那麼運用函數計算篩選出來的候選人理論匹配度越高，理論上成功率也越高。
演算法策略篩選出來的這些候選人當中，是匹配度最高的就是最合適的嗎？。上面的案例告訴我們，不是的。這是演算法篩選的基礎是基於候選人對問題的回答，這只表現了一個人的很小的方面。兩個人是不是合適，還需要具體的相處。這是任何電腦都做不到的事情。
“我想我做的與其他人沒有太大不同，只是一個基於演算法、大資料和機器學習的版本，”麥克金雷表示。所有人都希望在相親網站上建立一個更優化的帳號資料，他只是用資料和程式創建了一個。
並不是因為我們匹配才有一個很好的關係，而是，這個演算法能夠讓我們站在了彼此可以觸及的地方。我用OkCupid找到了對的人。”
平常我們選擇的時候，通常憑藉的是感覺。最常見的情景是，這個人有這點不好，但是也有很多好的地方，不知道該怎麼辦。掀開演算法的神秘面紗，我們可以看到，所謂的演算法，只不過在現有資源中用一種絕對理性的方式篩選出來最有可能成功的組合。如果用演算法的思維，它會計算出兩人的匹配值，用絕對的理性給予人們一個參考。它最大的功勞就是縮短了篩選的這一過程。
但是也有很多人說，感情中最為神秘和美妙的，莫過於享受這一糾結的過程，這是感情的必經階段。對比起冷冰冰的數字，人們通常對感性更為關注，這也會引起共鳴。換句話說，理性選擇更快更直接，自己去感受這一過程也是一種寶貴的經歷。你認為呢？
直到他收到王恬的資訊他們的匹配度是91。他們進行了第二次約會，第三次，然後，無數次……值得一提的是，他們彼此都停止了相親活動，在第二次約會的時候。現在他們打算步入婚期。
看了這麼一大篇文字，你明白用演算法尋找真愛的關鍵點在哪了嗎？其實這種方法很新潮，聽起來不可思議，實質上，它和許許多多的相親方式的目的沒什麼不同：盡力尋找和自己匹配的候選人，然後深入發展。這麼說，是不是簡單很多？只是，這個尋找和匹配的過程，是使用了應用數學的原理，借助網路程式來實現這個過程，篩選出候選人匹配度排行榜，然後你就可以逐一選擇嘗試去約會了。
愛情有一個最優策略 科學地尋找真愛
應用數學聽起來很高大上，很仙的感覺，其實它非常有趣，而且滲透在我們生活的每一個角落。最常見的就是關於匹配和選擇，比如收銀系統，掃描過後商品自動計算價格。還有統籌規劃上，也是運用數學原理分析最佳選擇。比如我們常做的數學題：某商品進貨A元，售價B元，每天銷量C，如果打九折會增加N件，以此類推，問那個售價商家獲利最大。這個問題表現在函數上就是個向下的抛物線，最高峰值的時候對應的價格就是商家的最優選擇。
真愛，有些人說看感覺。其實裡面也蘊含了選擇和匹配。比如說有些人喜歡長髮，25-28歲的女性，演算法策略就是在資料庫中篩選出所有包含這些條件的女性。這樣的女性和這個男性成功率相對高很多，比起其他的女性來。如果問題越多，設定每個問題的權重，那麼運用函數計算篩選出來的候選人理論匹配度越高，理論上成功率也越高。
演算法策略篩選出來的這些候選人當中，是匹配度最高的就是最合適的嗎？。上面的案例告訴我們，不是的。這是演算法篩選的基礎是基於候選人對問題的回答，這只表現了一個人的很小的方面。兩個人是不是合適，還需要具體的相處。這是任何電腦都做不到的事情。
“我想我做的與其他人沒有太大不同，只是一個基於演算法、大資料和機器學習的版本，”麥克金雷表示。所有人都希望在相親網站上建立一個更優化的帳號資料，他只是用資料和程式創建了一個。
並不是因為我們匹配才有一個很好的關係，而是，這個演算法能夠讓我們站在了彼此可以觸及的地方。我用OkCupid找到了對的人。”
平常我們選擇的時候，通常憑藉的是感覺。最常見的情景是，這個人有這點不好，但是也有很多好的地方，不知道該怎麼辦。掀開演算法的神秘面紗，我們可以看到，所謂的演算法，只不過在現有資源中用一種絕對理性的方式篩選出來最有可能成功的組合。如果用演算法的思維，它會計算出兩人的匹配值，用絕對的理性給予人們一個參考。它最大的功勞就是縮短了篩選的這一過程。
但是也有很多人說，感情中最為神秘和美妙的，莫過於享受這一糾結的過程，這是感情的必經階段。對比起冷冰冰的數字，人們通常對感性更為關注，這也會引起共鳴。換句話說，理性選擇更快更直接，自己去感受這一過程也是一種寶貴的經歷。你認為呢？
