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。
from typing import List, Dict
class UserProfile:
def __init__(self, user_id: str, interests: List[str], dimensions: Dict[int, str]):
self.user_id = user_id
self.interests = interests
self.dimensions = dimensions
class UserMatcher:
def __init__(self, user_profiles: List[UserProfile]):
self.user_profiles = user_profiles
def match_users(self, user_id: str) -> List[str]:
user_profile = next((profile for profile in self.user_profiles if profile.user_id == user_id), None)
if not user_profile:
return []
matched_users = []
for profile in self.user_profiles:
if profile.user_id != user_id and self._has_common_interests(user_profile, profile):
matched_users.append(profile.user_id)
return matched_users
def _has_common_interests(self, user_profile1: UserProfile, user_profile2: UserProfile) -> bool:
return bool(set(user_profile1.interests) & set(user_profile2.interests))
# ユーザーのプロフィールを設定
user_profiles = [
UserProfile("user1", ["sports", "music"], {1: "individual", 2: "team"}),
UserProfile("user2", ["music", "reading"], {1: "individual", 2: "team"}),
UserProfile("user3", ["sports", "reading"], {1: "individual", 2: "team"}),
UserProfile("user4", ["cooking", "gardening"], {1: "individual", 2: "team"}),
]
# ユーザーマッチャーを作成
matcher = UserMatcher(user_profiles)
# ユーザー1とマッチングするユーザーを取得
matched_users = matcher.match_users("user1")
print("Matched users for user1:", matched_users)
このプログラムでは、UserProfileクラスを使用してユーザープロフィールを表し、UserMatcherクラスを使用してユーザーをマッチングする。match_usersメソッドは、指定されたユーザーと共通の興味を持つユーザーを見つけるために使用される。このプログラムを使用すると、愛の行動を共有するために興味を持つユーザーを見つけるのに役立つ。
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
def extract_features(user_data):
# 愛の行動レベル1～10ごとに科目をリストアップ
love_actions = {
"愛の行動1": ["科目A", "科目B", "科目C"],
"愛の行動2": ["科目D", "科目E", "科目F"],
# 愛の行動3以降の科目も追加
}
# 各レベルの愛の行動について、その科目が含まれているかどうかを特徴量として抽出
features = []
for level in range(1, 11):
level_features = [1 if subject in user_data[level] else 0 for subject in love_actions[f"愛の行動{level}"]]
features.extend(level_features)
return features
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}")
# マッチングシステムの実装
def match_users(user_profile):
user_features = extract_features(user_profile)
prediction = model.predict([user_features])[0]
if prediction == 1:
return "マッチング成功"
else:
return "マッチング失敗"
# ユーザーのプロフィール
user_profile = ["愛の行動1", "趣味B"]
match_result = match_users(user_profile)
print(f"マッチング結果: {match_result}")
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。
以下は、ブロックチェーンのユーザーをユーザープロファイルとして扱い、地理的なマッチングを行う機能を追加したものである。
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
# ブロックチェーンのユーザープロフィールとして扱う
blockchain_user_profiles = [
UserProfile(user_id="A", 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="B", 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(blockchain_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)
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。
次のプログラムは、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ものである。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。
class UserCommunity:
def __init__(self, user_id, community_name, interests, goals):
self.user_id = user_id
self.community_name = community_name
self.interests = interests
self.goals = goals
def community_matching(user_communities, target_community):
matches = []
for community in user_communities:
# 共通の趣味や目標があればマッチング
if set(community.interests) & set(target_community.interests) or set(community.goals) & set(target_community.goals):
matches.append(community.user_id)
return matches
# 使用例
user_communities = [
UserCommunity(user_id=1, community_name="コミュニティA", interests=["趣味A", "趣味B"], goals=["目標A"]),
UserCommunity(user_id=2, community_name="コミュニティB", interests=["趣味B", "趣味C"], goals=["目標B"]),
# ...他のユーザーコミュニティ
]
target_community = UserCommunity(user_id=100, community_name="コミュニティC", interests=["趣味A", "趣味C"], goals=["目標A", "目標B"])
result = community_matching(user_communities, target_community)
print(result)
このプログラムでは、UserCommunityクラスを使ってユーザーのコミュニティ情報を表現し、community_matching関数でコミュニティに基づいたマッチングを行う。このようなアルゴリズムを市町村のブロックチェーンのプログラムに組み込むことで、ユーザー同士のコミュニティ参加情報を元にしたマッチングが可能になる。
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。
次のプログラムは、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を示している。タグやキーワードの一致度に応じてマッチングを行う。
class UserTag:
def __init__(self, user_id, tags):
self.user_id = user_id
self.tags = tags
def tag_matching(user_tags, target_tags, match_threshold):
matches = []
for user_tag in user_tags:
# タグの一致度を計算
match_score = len(set(user_tag.tags) & set(target_tags)) / len(set(user_tag.tags) | set(target_tags))
if match_score >= match_threshold:
matches.append(user_tag.user_id)
return matches
# 使用例
user_tags = [
UserTag(user_id=1, tags=["タグA", "タグB", "タグC"]),
UserTag(user_id=2, tags=["タグB", "タグD", "タグE"]),
# ...他のユーザータグ
]
target_tags = ["タグA", "タグC", "タグF"]
match_threshold = 0.5 # タグの一致度がこの閾値以上の場合にマッチング
result = tag_matching(user_tags, target_tags, match_threshold)
print(result)
このプログラムでは、UserTagクラスを使ってユーザーのタグ情報を表現し、tag_matching関数でタグに基づいたマッチングを行う。match_thresholdで指定された閾値以上のタグの一致度がある場合にマッチングするように設定されている。これにより、ユーザー同士のタグ情報を元にしたマッチングが可能になる。
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)
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。