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我是软件工程专业的学生,现在我正在为我的期末项目工作,安排在交易日进行商务配对。
这个想法是将卖家(开发人员)和买家(有经济能力的人)在一起. 算法应该像“快速约会”.
假设我有 15 张 table 和 10 个 session 。这意味着每节 15 位买家将与 15 位卖家会面 20 分钟。
我的问题是如何进行匹配?
假设每个人都有8个属性来表征他。
• 我想创建二分图(A 组 - 卖家,B 组 - 买家)
• 然后根据相似属性将卖家和买家联系起来(应考虑什么是错误级别)。不想把没有血缘关系的人聚在一起
• 然后在每个 session 中寻找最大匹配。
限制:这不是实时的,我会在事件前几天关闭注册。
我目前对如何执行链接步骤(基于个人属性)“想法受阻”。
非常感谢您的帮助,即使就此事进行对话也会对我有很大帮助!:)
1 Câu trả lời
通常给定描述数据点的多维数据,您定义点之间的相似性或“内核”。这可能是例如例如,通过每个维度的标准差归一化后的点积。或者它可以是高斯核 e^((-d^2)/y),其中 d 是点之间的点积,y 是常数带宽参数。还有例如如果某些维度是分类的,那么如果分类变量一致,您可以将一维点积设为 1,否则为 0。然后您可以在按标准差对每个维度进行归一化后,从多维数据中形成整体点积.关键是,一旦你在点之间形成了相似性或内核,那么你就可以定义一个加权二部图,其中边的权重等于点之间的相似性/内核,你的问题是找到最大权重匹配。这是文献中解决方案的众所周知的问题,例如匈牙利算法,参见例如http://en.wikipedia.org/wiki/Matching_%28graph_theory%29#In_weighted_bipartite_graphs .
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