ソーシャルプラットフォーム

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、Hikeのイノベーティブなメタバース友情ネットワークであるVibeのための洗練されたAI駆動マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、仮想ルームのユーザーを最適に選択することで意味のある接続を作り出し、メタバース内の全体的なソーシャル体験を向上させることでした。

プロジェクト概要 #

Vibe MLプロジェクトは、興味、インタラクション履歴、社会的ダイナミクスなど、さまざまな要因に基づいて仮想ルーム内のユーザーをマッチングできるインテリジェントシステムの開発を目指しました。このプロジェクトは、Vibeメタバース内で魅力的で意味のあるソーシャル体験を創出する上で重要でした。

技術的アプローチ #

コア技術 #

• アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython
• マッチメイキングアルゴリズムのための最適化ソルバー
• 大規模データストレージと分析のためのBigQuery
• ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow
• 予測モデル開発のためのTensorFlow

主要コンポーネント #

1. ユーザープロファイリング：Vibeプラットフォーム内のインタラクション、好み、行動に基づいて包括的なユーザープロファイルを作成するアルゴリズムを開発しました。