社交網絡

Dipankar是一位經驗豐富的數位商業顧問，在廣泛的科技領域擁有專業知識。他提供的服務包括團隊建設、產品發布、早期融資和技術擴展。憑藉令人印象深刻的業績記錄，他尋求有意義的合作和在產品與工程領域的高影響力角色。Dipankar對解決有趣的技術問題以及與創新公司建立研究合作關係感興趣。

作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Vibe（Hike創新的元宇宙友誼網絡）的複雜AI驅動配對系統開發。我們的目標是通過最佳選擇虛擬房間的用戶來創造有意義的連結，從而提升元宇宙中的整體社交體驗。 專案概述 #Vibe ML專案旨在開發一個智能系統，能夠根據各種因素（包括興趣、互動歷史和社交動態）在虛擬房間中匹配用戶。這個專案對於在Vibe元宇宙中創造引人入勝且有意義的社交體驗至關重要。 技術方法 #核心技術 # 使用Python進行算法開發和數據處理 使用優化求解器進行配對算法 使用BigQuery進行大規模數據存儲和分析 使用Airflow進行工作流管理和調度 使用TensorFlow開發預測模型 關鍵組件 # 用戶畫像：開發算法，根據Vibe平台內的互動、偏好和行為創建全面的用戶檔案。 配對算法：設計先進的優化算法，為每個虛擬房間選擇最佳用戶組合。 實時處理：實施實時配對決策系統，以確保流暢的用戶體驗。 績效指標：創建KPI來衡量配對成功率和整體用戶滿意度。 挑戰與解決方案 # 挑戰：在配對決策中平衡多個因素。 解決方案：開發了一個多目標優化模型，考慮了具有加權重要性的各種因素。 挑戰：確保配對的多樣性，同時保持相關性。 解決方案：在優化算法中實施了基於約束的方法，以確保每個房間中相似和多樣化用戶的混合。 挑戰：處理用戶偏好和行為的動態性質。 解決方案：創建了一個自適應系統，根據最近的互動和反饋持續更新用戶檔案。 實施過程 # 數據分析：利用BigQuery分析大量用戶互動數據，識別關鍵匹配因素。