关键词：人工智能、机器学习、恋爱关系、预测系统、模型评估、社会网络、心理学

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摘要

本文旨在构建一种基于机器学习的预测系统。该系统本着预防早恋的目的，通过利用现有平台，并结合多个指标，对部分已恋爱样例特征进行学习，从而实现对更大群体内恋爱关系的预测。此模型具有广泛的适用性。

背景

在去年的研究中，我成功部署了一套用于生成特定范围内随机人名配对的平台，由于具有足够的趣味性，该平台获得了广泛的用户欢迎。经过不断的改进，该系统不仅具备基本的生成配对功能，还包括点赞评论等互动机制。这为后续的改进提供了良好的基础。基于这一平台，本文拟通过心理学收集用户停留时长、点赞率等数据，将其纳入机器学习算法中，结合已有的特征，旨在识别出潜在的包含恋爱关系的人群。通过这一方法，可以为理解和预测恋爱关系提供宝贵的见解。

模型变量

变量名称	变量符号
平均用户点赞率	$AR_{like}$
平均用户点赞数量	$AL_{count}$
平均用户停留时长	$AR_{stay}$
点赞用户全局点赞率	$TR_{like}$
用户互动率	$IR_{user}$
总点赞数量	$LV_{count}$

在本研究中，单个用户的定义为浏览器中保存的每个用户的会话（session）。通过这种方式，我们能够追踪用户在使用平台过程中的行为与活动。

具体来说，用户的全局点赞率是指该用户在整个系统中进行点赞操作的频率，这一指标可以反映用户对平台内容的认可程度和互动积极性。同时，我们引入了“用户互动率”的概念，指当页面失去焦点时的互动行为，包括截图、分享、切换到其他标签页等。这些数据将为后续的机器学习模型提供重要的特征，以帮助识别潜在的恋爱关系及其动力学。通过分析这些指标，我们能够更深入地理解用户的行为模式，从而提高预测的准确性。

算法选择

在本研究中，我们采用了随机森林算法进行数据分析与建模。随机森林的主要优点在于其相较于单一决策树的优势，通过构建多棵决策树并对其预测结果取平均，从而显著提高了预测的准确性和稳定性。此外，随机森林能够有效减少过拟合的风险，使其在处理复杂数据时表现出色。

算法优点

提高准确性和稳定性：由于随机森林使用多棵树的集成方法，其最终结果较单一决策树的预测更加准确和可靠。
减少过拟合：相较于普通决策树，随机森林通过引入随机性和多样性，有效降低了模型的过拟合程度，使其在未见数据上的表现更加优越。

经过实验验证，我们发现随机森林在我们的数据集上具有最低的过拟合程度，这使得它成为识别潜在恋爱关系任务中的最佳选择。通过该方法，我们期待能精确捕捉用户间的互动特征，从而在预测用户的关系发展上提供更为准确的依据。

推送算法

为了使数据收集更加高效和有针对性，我设计了一套推送算法。该算法的工作原理是每72小时根据机器学习模型的计算结果对用户的潜在配对进行排名。在用户生成新的配对时，系统会有25%的概率随机推送名单内的名字给用户。通过这种随机推送机制，我们能够引导用户在特定的配对中产生更多互动。

随着用户对推送内容的反馈，这些互动数据将进一步用于优化和调整排名系统，从而提高算法的准确性和有效性。

优化模型

在模型成功运行一段时间后，我通过实证渠道对模型的计算结果进行了验证，重点关注恋爱关系率较高的配对。同时，将已经确认关系的人员所产生的变量数据整合进决策树算法中进行再训练，以期获得更为准确的预测值。此外，我还从模型学习数据中剔除了一些已“分手”的配对数据，以降低潜在的误判率。

模型推广

该模型具有良好的扩展性，可以应用于其他研究目标，如分手率和暗恋率等。通过对特征变量的针对性训练，仅需使用一小部分包含相关特征的样本数据，即可将模型所得的结果推广至更大的人群基数。这种方法不仅提高了研究的适应性，也为相关领域提供了更加广泛的分析视角。通过制定合适的特征变量，并对样本进行系统化的整理与训练，该模型能够有效捕捉及反映不同类型人际关系的动态变化。