先までは、"愛記"についての記載で、どのようにブロックチェーンSNSに組み込んで実装していけばよいのか、概念的なところからアプローチ方法を記載していった。大まかな概念としてはひとまず終えた。次は、ブロックチェーンの概念設計といえるところまで、基本設計書に着手できるようなところまで、概念を具体化していきたい。
◆マッチングについて
さて、先までに評価について一通り設定していった。次元への貢献度についても記載した。ここで気になるのが、マッチングについてだ。愛の行動をしたいと思っても、相手がいないとできない。どのようなマッチング方法があるか、システム設計の目線で示してみたい。以下が、システム設計において検討されるべき重要な要素である。
■愛の行動をしたい場合
1. プロフィールマッチング:
- ユーザーがプロフィールに自分の興味や愛の行動に関する情報を設定する。プロフィール画面には、意識上の各次元の生命体組織の設定もなされているので、そちらがマッチングの参考になる。
- 他のユーザーがプロフィール情報を分析し、共通の興味や価値観を持つユーザーにアプローチをする事で、マッチングする。
2. AIアルゴリズムによる予測マッチング:
- システムは過去の愛の行動や相手の反応から学習し、将来の相手の嗜好を予測する。
- 予測された嗜好に基づいて、愛の行動に共感する相手を提案する。それはまるで、Facebook友達候補が自動で選出され表示されるようなものだ。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 学習データの仮想的な例
training_data = [
(["愛の行動1", "趣味A"], 1),
(["愛の行動2", "趣味B"], 1),
(["愛の行動3", "趣味C"], 0),
# ...他のデータ
]
# データの分割
X, y = zip(*training_data)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特徴量の抽出（ここではダミー処理）
def extract_features(user_data):
return [1 if "愛の行動1" in user_data else 0, 1 if "愛の行動2" in user_data else 0]
X_train_features = [extract_features(user_data) for user_data in X_train]
X_test_features = [extract_features(user_data) for user_data in X_test]
# モデルの学習
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train_features, y_train)
# テストデータでの予測
predictions = model.predict(X_test_features)
# 予測の評価
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 学習データの仮想的な例
training_data = [
(["愛の行動1", "趣味A"], 1),
(["愛の行動2", "趣味B"], 1),
(["愛の行動3", "趣味C"], 0),
# ...他のデータ
]
# データの分割
X, y = zip(*training_data)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特徴量の抽出（ここではダミー処理）
def extract_features(user_data):
return [1 if "愛の行動1" in user_data else 0, 1 if "愛の行動2" in user_data else 0]
X_train_features = [extract_features(user_data) for user_data in X_train]
X_test_features = [extract_features(user_data) for user_data in X_test]
# モデルの学習
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train_features, y_train)
# テストデータでの予測
predictions = model.predict(X_test_features)
# 予測の評価
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
このようなプログラミング骨子が考えられる。もちろん、これは非常に簡略化された例であり、実際のプロジェクトではより多くのデータを使用し、モデルのハイパーパラメータの調整や性能評価を行う必要があるが。
3. 地理的なマッチング:
- ユーザーの居住地や行動範囲に基づいて、近くにいる愛の行動に興味を持つ相手をマッチングする。
- イベントやロケーションベースのマッチングも考慮できる。
from geopy.distance import geodesic
class UserProfile:
def __init__(self, user_id, interests, latitude, longitude, events_attended):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.events_attended = events_attended
def geographic_event_matching(user_profiles, target_profile, max_distance_km, common_events_threshold):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 地理的な距離の計算
distance = geodesic((profile.latitude, profile.longitude), (target_profile.latitude, target_profile.longitude)).kilometers
# 1km以内でかつ共通のイベントが一定数以上ある場合にマッチング
if distance <= max_distance_km and len(set(profile.events_attended) & set(target_profile.events_attended)) >= common_events_threshold:
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, events_attended=["イベント1", "イベント2"]),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, events_attended=["イベント1", "イベント3"]),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, events_attended=["イベント2", "イベント3"])
max_distance_km = 1 # 1km以内のユーザーをマッチング
common_events_threshold = 1 # 共通のイベントが1つ以上ある場合にマッチング
result = geographic_event_matching(user_profiles, target_profile, max_distance_km, common_events_threshold)
print(result)
class UserProfile:
def __init__(self, user_id, interests, latitude, longitude, events_attended):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.events_attended = events_attended
def geographic_event_matching(user_profiles, target_profile, max_distance_km, common_events_threshold):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 地理的な距離の計算
distance = geodesic((profile.latitude, profile.longitude), (target_profile.latitude, target_profile.longitude)).kilometers
# 1km以内でかつ共通のイベントが一定数以上ある場合にマッチング
if distance <= max_distance_km and len(set(profile.events_attended) & set(target_profile.events_attended)) >= common_events_threshold:
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, events_attended=["イベント1", "イベント2"]),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, events_attended=["イベント1", "イベント3"]),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, events_attended=["イベント2", "イベント3"])
max_distance_km = 1 # 1km以内のユーザーをマッチング
common_events_threshold = 1 # 共通のイベントが1つ以上ある場合にマッチング
result = geographic_event_matching(user_profiles, target_profile, max_distance_km, common_events_threshold)
print(result)
この例では、各ユーザープロフィールに緯度経度情報が含まれており、1km以内でかつ共通のイベントが1つ以上ある場合にマッチングするようにしている。
4. 愛の行動ヒストリーに基づくマッチング:
- ユーザーの愛の行動履歴を元に、過去に共感した相手や一緒に活動した相手を参考にしてマッチングする。ここでは、特定の愛の行動が一致する場合にマッチングと見なす。
- 類似の行動パターンを持つユーザー同士を推薦することができる。
class UserProfile:
def _ _init_ _(self, user_id, interests, latitude, longitude, love_actions_history):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.love_actions_history = love_actions_history
def love_history_matching(user_profiles, target_profile, common_love_action):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 共通の愛の行動が一つでもあればマッチング
if common_love_action in set(profile.love_actions_history) and common_love_action in set(target_profile.love_actions_history):
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, love_actions_history=["愛の行動1", "愛の行動2"]),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, love_actions_history=["愛の行動2", "愛の行動3"]),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, love_actions_history=["愛の行動1", "愛の行動3"])
common_love_action = "愛の行動1" # 共通の愛の行動が一つでもあればマッチング
result = love_history_matching(user_profiles, target_profile, common_love_action)
print(result)
def _ _init_ _(self, user_id, interests, latitude, longitude, love_actions_history):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.love_actions_history = love_actions_history
def love_history_matching(user_profiles, target_profile, common_love_action):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 共通の愛の行動が一つでもあればマッチング
if common_love_action in set(profile.love_actions_history) and common_love_action in set(target_profile.love_actions_history):
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, love_actions_history=["愛の行動1", "愛の行動2"]),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, love_actions_history=["愛の行動2", "愛の行動3"]),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, love_actions_history=["愛の行動1", "愛の行動3"])
common_love_action = "愛の行動1" # 共通の愛の行動が一つでもあればマッチング
result = love_history_matching(user_profiles, target_profile, common_love_action)
print(result)
この例では、common_love_action で指定された愛の行動が、ユーザープロフィールと目標プロフィールの両方に存在する場合にマッチングしている。
5. コミュニティベースのマッチング:
- ユーザーが参加しているコミュニティやグループに基づいて、共通の趣味や目標を持つユーザー同士をマッチングする。
- コミュニティ内での相互作用を通じて新たな愛の行動の機会を提供する。
6. タグやキーワードによるマッチング:
- ユーザーが愛の行動に関連するタグやキーワードを設定し、それに基づいて相手を見つける方法である。
- タグやキーワードの一致度に応じてマッチングを行う。
7. 愛貨ランキングに基づくマッチング:
- ユーザーの愛貨ランキングや行動量に基づいて、同じくらいの愛の行動をしている相手同士をマッチングする。
- ランキングの近い相手とのマッチングが、モチベーション向上に寄与する可能性がある。
class UserProfile:
def __init__(self, user_id, interests, latitude, longitude, love_rank):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.love_rank = love_rank
def love_rank_matching(user_profiles, target_profile, rank_difference_threshold):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 愛貨ランクが一定範囲以内の場合にマッチング
rank_difference = abs(profile.love_rank - target_profile.love_rank)
if rank_difference <= rank_difference_threshold:
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, love_rank=150),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, love_rank=160),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, love_rank=155)
rank_difference_threshold = 5 # 愛貨ランクの差が5以内のユーザーがマッチング対象
result = love_rank_matching(user_profiles, target_profile, rank_difference_threshold)
print(result)
def __init__(self, user_id, interests, latitude, longitude, love_rank):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.latitude = latitude
self.longitude = longitude
self.love_rank = love_rank
def love_rank_matching(user_profiles, target_profile, rank_difference_threshold):
matches = []
for profile in user_profiles:
# 愛貨ランクが一定範囲以内の場合にマッチング
rank_difference = abs(profile.love_rank - target_profile.love_rank)
if rank_difference <= rank_difference_threshold:
matches.append(profile.user_id)
return matches
# 使用例
user_profiles = [
UserProfile(user_id=1, interests=["愛の行動1", "趣味A"], latitude=35.6895, longitude=139.6917, love_rank=150),
UserProfile(user_id=2, interests=["愛の行動2", "趣味B"], latitude=35.6896, longitude=139.6918, love_rank=160),
# ...他のユーザープロフィール
]
target_profile = UserProfile(user_id=100, interests=["愛の行動1", "趣味B"], latitude=35.6897, longitude=139.6919, love_rank=155)
rank_difference_threshold = 5 # 愛貨ランクの差が5以内のユーザーがマッチング対象
result = love_rank_matching(user_profiles, target_profile, rank_difference_threshold)
print(result)
この例では、love_rank フィールドが各ユーザーの愛貨ランクを表している。指定された範囲内の愛貨ランクのユーザーがマッチングされている。
これらの方法を組み合わせたり、ユーザーが選択できるオプションとして提供することで、ユーザーが自分に適した相手を見つけやすくなる。システムは柔軟でカスタマイズ可能なマッチングアルゴリズムを採用し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが求められるのだろう。
いかがであろうか、マッチングも重要な要素だ。行動したくても相手が見つからないという場合も多いので、そこを自動でマッチングできるような仕組みは重宝するだろう。