约会

                                                                                                                                                                                

昨天晚上在QQ里跟她聊,说到我今天跟朋友去买手机,然后就问了她一句有没有兴趣一起去(我从没想过她会答应,因为她之前说暂时不要约她,然后我也不敢在开口了,跟我朋友一起出去,不算是约会,所以随便问了她一下),她竟然没有说拒绝,倒问起了有几个人,我说三个,她说人太多了,不好意思。。。

                                                                                                                                                                                

我 1:30:00 
不好意思那就下次,但你是不是肯給我約了...
 1:31:05 
明天約就肯 /坏笑 
我1:31:30 

/流汗
我 1:31:45 
壞人來的

 1:31:55 

/呲牙
我 1:32:03 
怎么壞了。。 
我1:32:24 
為什麼只能是明天 
 1:32:30 
莫非你們要逛一天 

                                                                                        

........

终于让我约了!!!!

答应得太突然,我完全不知约她去哪好。。。。唉,毕业后宅家里,现在约会都不懂了。。。。

最后还是她提议去看电影。。。我太失败了。。还好,最后算是答应了看夜场21:50的变3,看完都要1点多了,嘿嘿

                                                                                        

然后今天早上九点多出去买手机,12点左右来回面点王,两点左右定了票,三点左右回到宿舍继续跟她聊天。

5点左右,就在我想让她先出来一起吃饭,然后再去逛逛再去看电影时,sb ujn vke来了,无法推托之下,我与她吃完饭的计划没了。。。。

八点半左右,她出发了,说在学院门口那里等。下楼我直奔便民车,谁知一部也没有,只要回头打BRT,竟然等两个红绿灯。。。就当我还在车上时,她发短信过来,说她到了。。。。我迟到了。。。。三分钟左右,我下车直奔学院,却找不到她。。。打电话,说我到了,没看到你。。她说她在学院下面靠天河公园方面那边,于是我向着天河公园方向直奔,都到天河公园门口对面,还是没见到她。。。她说她在sexphone餐厅的那个路口那里。。。。难道,你是在对面。。。。好吧,继续直奔,过天河,回头再奔。。。。终于看到她了。。。已经迟到半个多小时了,我衣服都湿了。。。

悲催的事还有。。。。

她说她不熟天河公园,不知从这里到黄浦大道要多久。我也不熟悉,何况现在还是晚上。。。但来了天河公园,难道不进去。。。于是走了十几分钟,我们回到了原地。。。。我们是要去南门的,但我当时不知是傻了还是啥的,竟然想着去北门。。。。然后就从北口的侧门走到了正北门。。。完了。。。还能看成电影不。。。除了对天河公园的路线不熟悉外,我们的步速也比较慢。。。。

还好,最后还是顺利走出天河公园,准时来到电影院,一路上也算是有说有笑。。。。

看完电影,已经1点多了。我问她饿了吗,她说她不饿,但如果我饿了,可以陪我去家宵夜。我当然死活都说饿了。。。。

于是我们一路从电影院,说说笑笑的走到了棠下,她住的地方。已经不能再向前走了,于是我看到前面有个大排左档(对面是麦记,她说不想去麦记),于是走进去,伙记慌忙跑过来说,已经没东西吃了。。。。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                

好吧,先是请吃晚饭给打乱了,再是迟到在学院与公园之间狂奔,再是天河公园走错路在兜圈,最后是宵夜吃不成。。。。。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                

一次多灾多难的约会。。。。

                                                                                                                                                                                

还好,期间有说有笑,没有尴尬,而且在电影院时,我的右手与她的左手,相贴了,嘿嘿。。。。(不是手对手,只是手肘贴手肘,不知道她有没有感觉到。。。)

                                                                                                                                                                                                                                                                        

                                                                                                                                                                                

                                                                                        

                                                                                                                                                                                

<think>好的,我现在需要处理用户关于约会相关算法的问题,特别是匹配算法、约会应用和推荐系统。首先,用户提到了引用[3]、[4]、[5],这些内容涉及KNN算法、稳定婚姻问题和匹配系统的应用。我需要结合这些引用内容,组织一个结构清晰的中文回答,并生成相关问题。 首先,我需要明确用户的需求。用户想了解约会应用中的匹配算法和推荐系统,可能包括常用的算法类型、具体实现以及实际应用。根据提供的引用,KNN算法和稳定婚姻算法(如Gale-Shapley)是重点。引用[3]和[4]提到了KNN在约会网站中的应用,而引用[5]讨论了稳定婚姻问题,这涉及到匹配算法。引用[1]和[2]虽然提到KNN的性能和延迟接受算法,但可能与当前问题关联不大,不过还是需要确认是否有相关内容可以引用。 接下来,我需要整理这些引用中的关键点。例如,KNN算法用于根据用户特征匹配相似的人,如引用[3]中的例子,用户填写年龄、性格等特征,网站通过KNN找到最接近的匹配。而稳定婚姻算法确保匹配的稳定性,避免不稳定的配对出现,如引用[5]所述。引用[4]可能还提到Python实现,可以引用代码示例。 然后,我需要构建回答的结构。用户要求回答结构清晰,逐步解决问题,所以可能需要分点介绍不同的算法,包括原理、应用场景以及优缺点。同时,需要引用相关的引用内容,比如在解释KNN时引用[3]和[4],在讨论稳定匹配时引用[5]。 需要注意的是,回答中所有数学表达式要用$...$格式,独立公式用$$...$$。例如,KNN的距离公式可以用LaTeX表示,稳定婚姻算法的条件也需要数学表达式。同时,生成的相关问题要符合用户需求,可能涉及算法比较、优化方法或实际应用案例。 现在,检查是否有遗漏的引用或信息。引用[2]提到延迟接受算法产生的匹配是男性最优的,这可能与Gale-Shapley算法有关,因为Gale-Shapley的结果通常是 proposer-optimal(例如男性最优)。因此,在讨论稳定婚姻算法时,可以提到这一点,并引用[2]和[5]。 最后,确保回答符合系统级指令:使用正确的中文,正确的LaTeX格式,生成相关问题,并在引用处添加标识。例如,在提到KNN应用时引用[3]和[4],在稳定婚姻问题时引用[5],在算法最优性时引用[2]。 可能的步骤结构: 1. 引入主题,说明约会应用中的算法重要性。 2. 介绍KNN算法,包括原理、应用(引用[3][4])、示例公式和代码。 3. 讨论稳定婚姻算法,如Gale-Shapley,解释其原理和稳定性条件(引用[5][2]),数学表达式。 4. 其他算法或推荐系统技术,如协同过滤或基于内容的推荐。 5. 总结不同算法的优缺点和应用场景。 6. 生成相关问题,如比较算法、优化方法、实际挑战等。 需要确保每个部分自然衔接,引用正确,并符合格式要求。例如,在KNN部分,给出距离公式:$$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$,并引用[3][4]。在稳定婚姻问题中,列出稳定性条件,并引用[5]。 同时,用户提供的引用[1]提到KNN的参数选择和优化,可能在回答的优化部分提及,但用户的问题更关注匹配算法本身,所以是否需要包含这点需斟酌,但生成的相关问题可以涉及优化方法,此时引用[1]。 现在,开始组织回答内容,确保每个引用正确对应,数学表达式正确,并生成相关问题。</think>### 约会应用中的匹配算法与推荐系统 #### 1. **k-近邻算法(KNN)** KNN是一种基于相似度的分类算法,广泛应用于约会应用的匹配系统。用户注册时填写的年龄、性格、体貌特征等数据会被转化为特征向量,算法通过计算用户间的距离(如欧氏距离)来推荐最相似的候选人。 **核心公式**: $$d(x,y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$$ 其中,$x$和$y$分别表示两个用户的特征向量,$n$为特征维度。 **应用示例**(引用[3][4]): 在约会网站中,系统会将用户A的特征与数据库中的其他用户进行距离计算,选择距离最小的前$k$个用户作为匹配推荐。通过调整$k$值和特征权重,可优化推荐准确性。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 假设features为用户特征矩阵,labels为匹配成功标签 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(features, labels) # 为新用户预测匹配对象 prediction = knn.predict(new_user_features) ``` #### 2. **稳定婚姻算法(Gale-Shapley算法)** 该算法解决稳定匹配问题,确保不存在“一对男女更偏好对方超过当前伴侣”的情况[^5]。其核心是延迟接受机制:男性依次向未拒绝他的最优女性求婚,女性则暂时接受当前最优选择并可能替换后续较差选项[^2]。 **稳定性条件**: 对于任意两对匹配$(M, W)$和$(m, w)$,若$M$更偏好$w$且$w$更偏好$M$,则匹配不稳定。算法最终结果保证男性最优或女性最优的稳定匹配[^2]。 **算法步骤**: 1. 所有男性向未拒绝的女性中最高优先级者求婚。 2. 女性比较当前求婚者与暂定伴侣,保留更优者,拒绝其他。 3. 重复直至所有男性匹配完成。 #### 3. **其他推荐技术** - **协同过滤**:基于用户行为历史,推荐相似用户喜欢的对象。 - **基于内容的推荐**:分析用户资料(如兴趣爱好)生成标签,匹配标签重合度高的候选人。 --- ### 算法对比与挑战 | 算法 | 优点 | 局限性 | |--------------|-------------------------------|---------------------------| | KNN | 简单易实现,适合小规模数据 | 计算复杂度高,需特征标准化 | | Gale-Shapley | 匹配稳定,理论完备 | 单向最优,可能不公平 | | 协同过滤 | 动态适应兴趣变化 | 冷启动问题明显 | ---
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