Оптимізація соціальних зв'язків: ШІ-керований підбір пар для метавсесвіту Vibe від Hike

Зміст

Як керівник команди машинного навчання в Hike Limited, я очолив розробку складної системи підбору пар на основі ШІ для Vibe, інноваційної метавсесвітньої мережі дружби від Hike. Нашою метою було створення значущих зв’язків шляхом оптимального підбору користувачів для віртуальних кімнат, покращуючи загальний соціальний досвід у метавсесвіті.

Огляд проекту #

Проект Vibe ML мав на меті розробити інтелектуальну систему, яка могла б підбирати користувачів у віртуальних кімнатах на основі різних факторів, включаючи інтереси, історію взаємодії та соціальну динаміку. Цей проект був вирішальним для створення захоплюючого та змістовного соціального досвіду в метавсесвіті Vibe.

Технічний підхід #

Основні технології #

Python для розробки алгоритмів та обробки даних
Оптимізаційні вирішувачі для алгоритмів підбору пар
BigQuery для масштабного зберігання та аналізу даних
Airflow для управління робочими процесами та планування
TensorFlow для розробки прогнозних моделей

Ключові компоненти #

Профілювання користувачів: Розроблено алгоритми для створення комплексних профілів користувачів на основі взаємодій, уподобань та поведінки на платформі Vibe.
Алгоритм підбору пар: Розроблено передовий алгоритм оптимізації для вибору оптимальної групи користувачів для кожної віртуальної кімнати.
Обробка в реальному часі: Впроваджено системи для прийняття рішень щодо підбору пар у реальному часі для забезпечення плавного досвіду користувачів.
Показники ефективності: Створено KPI для вимірювання успішності підібраних пар та загального задоволення користувачів.

Виклики та рішення #

Виклик: Балансування кількох факторів у рішеннях щодо підбору пар. Рішення: Розроблено модель багатоцільової оптимізації, яка враховувала різні фактори з зваженою важливістю.
Виклик: Забезпечення різноманітності у підібраних парах при збереженні релевантності. Рішення: Впроваджено підхід на основі обмежень в алгоритмі оптимізації для забезпечення поєднання схожих та різноманітних користувачів у кожній кімнаті.
Виклик: Обробка динамічної природи уподобань та поведінки користувачів. Рішення: Створено адаптивну систему, яка постійно оновлювала профілі користувачів на основі останніх взаємодій та відгуків.

Процес впровадження #

Аналіз даних: Використано BigQuery для аналізу величезних обсягів даних про взаємодію користувачів та визначення ключових факторів підбору.
Розробка алгоритму: Розроблено та вдосконалено алгоритм підбору пар за допомогою Python та спеціалізованих бібліотек оптимізації.
Інтеграція: Інтегровано систему підбору пар з існуючою інфраструктурою Vibe, використовуючи Airflow для оркестрації.
Тестування та оптимізація: Проведено масштабне A/B тестування для налаштування алгоритму та покращення якості підбору.
Моніторинг та ітерація: Впроваджено постійний моніторинг за допомогою спеціальних KPI та ітеративно вдосконалено систему на основі показників ефективності.

Результати та вплив #

Досягнуто 50% збільшення залученості користувачів у віртуальних кімнатах.
Покращено оцінки задоволеності користувачів від соціальних взаємодій на 40%.
Успішно підібрано пари для мільйонів користувачів, із середнім рівнем задоволеності кімнатами 85%.
Зменшено кількість неактивних або швидко покинутих кімнат на 60%.

Висновок #

Система підбору пар на основі ШІ для метавсесвіту Vibe від Hike демонструє потужність передових методів машинного навчання у покращенні соціального досвіду у віртуальних середовищах. Успішно оптимізувавши зв’язки користувачів, ми не лише покращили показники залученості, але й сприяли створенню більш змістовних та приємних взаємодій у метавсесвіті.

Цей проект підкреслює потенціал ШІ у формуванні майбутнього соціальних мереж та досвіду віртуальної реальності. Продовжуючи вдосконалювати та розширювати можливості нашої системи підбору пар, вона залишається ключовим фактором у місії Vibe створити яскраву, захоплюючу спільноту метавсесвіту.