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大数据相亲

在中国，许多年轻人感叹找不到合适的伴侣，身在美国的克里斯·麦金莱（后称小麦）也面临同样的困境。2011年，刚刚三十而立的小麦经历了失恋。作为加州大学洛杉矶分校的一名数学教师，他在多个相亲网站如Okcupid、Match.com、J-Date及e-Harmony上寻找爱情，但九个月内仅约会了六次。

2012年6月，小麦坐在电脑前，盯着屏幕上正在编写的代码，心中突然萌生了一个大胆的想法。“不能再这样下去了，我要用大数据来寻找真爱。”小麦暗下决心。他将目光投向了Okcupid（简称O网），一个依靠算法匹配用户的婚介平台。

在O网中，每位会员都需要回答大量问题，平均每人需要回答350个问题。O网的匹配引擎会根据这些问题计算两人之间的兼容性分数，分数越高表示匹配度越高。小麦所在的洛杉矶有200万女性，但在O网中，与小麦匹配度超过90%的女性不足百人。因此，小麦决定重新构建自己的个人资料，以覆盖洛杉矶所有潜在的合适对象，同时排除不合适的人选。

这需要大数据的支持。小麦注册了9个O网账号，并编写了一个Python脚本来管理这些账号。脚本可以帮助他收集信息，包括年龄、种族、身高、宗教信仰和兴趣爱好等。为了收集数据，他设置了脚本，可以随机回答系统的问题，因为他的目的是收集资料而非匹配。

然而，大约在收集到第1000份资料时，小麦的脚本被系统识别为异常并被封禁。为了解决这个问题，小麦求助于朋友山姆，山姆是一名神经科学家，正在帮助小麦学习音乐，同时也从他那里学习数学。山姆建议使用AI技术，通过监控山姆的O网使用习惯，让小麦的脚本模仿他的行为模式，从而避免被系统识别。

经过三周的努力，小麦成功收集了全国范围内2万名女性的600万个问题的答案。借助K-Modes聚类算法，小麦对这些数据进行了分析，最终得到了七个统计层面上的群体。为了确保算法的准确性，他又重新收集了5000名女性的数据进行验证，结果证明他的结论准确无误。

小麦选择了两个群体作为目标，一个是25岁左右的女性，主要是自由职业者、音乐家和艺术家；另一个是年龄稍大的女性，主要集中在编辑和设计行业。小麦将这两个群体分别命名为A组和B组，并精心设计了自己的个人资料，包括详细的问题回答和个性化的照片。

小麦还编写了一个程序，自动访问匹配度高的女性页面。他按照年龄分批访问，周一访问41岁的女性，周二访问40岁的女性，如此循环。很快，他收到了不少回应，但实际约会的效果却不尽如人意。尽管小麦在资料上表现出色，但在实际约会中，他屡屡碰壁，直到第55次约会，仅有三位女性愿意再次见面，其中一位希望第三次约会。

小麦的自尊心受到了严重打击，他开始怀疑自己的算法是否有问题。然而，在第88次约会时，小麦遇到了克里斯汀·田·王（后称小王）。她是28岁，身高1.8米，蓝眼睛，是一位艺术家兼废除监狱的支持者，正在加州大学洛杉矶分校攻读美术硕士。他们的匹配度达到了91%，并且很快产生了深厚的感情。

一年后，他们依然频繁约会。小王对小麦用大数据找到她的做法有不同的看法：“不是你找到了我，而是我找到了你。人们比他们的个人资料要复杂得多，所以我们相遇的方式或许有些肤浅，但发生的一切却是真实的。”

最终，小麦向小王求婚，她欣然接受了。一年后，小麦在社交媒体上分享了他们幸福的生活，证实了大数据相亲的成功。

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