Алгоритм выделения подгрупп по совместимости? Делаю сайт-сервис для поиска команды для онлайн игр. Допустим на нём зарегистрировались, заполнили данные и сидят онлайн допустим 10000 человек. Из них часть активировали функцию поиска. Эта функция создает подгруппы людей по 2-3-5-10-20 человек на основе заданных ими параметров поиска.(игра, желаемый размер группы, возраст, игровой опыт, игровые навыки, суточные периоды по UTC возможные для совместных игр, общий игровой опыт, страна и прочие ). Если у группы совместимость меньше минимального значения то эти пользователи сидят дальше в пуле поиска и ждут нового подбора.Как реализовать данную фукцию? Первое что приходит мне на ум это классификация на основе математической оптимизации (на подобии искусственных нейросетей) а-ля tensorflow или похожие инструменты.
Есть несколько способов реализации алгоритма выделения подгрупп по совместимости на вашем сайте:
Алгоритм генетического программирования: используя этот метод, можно создавать и эволюционировать подгруппы из пользователей на основе их параметров поиска. Алгоритм будет решать оптимизационную задачу по максимизации совместимости в каждой подгруппе.
Метод кластеризации: можно использовать алгоритмы кластеризации, такие как k-means или DBSCAN, для группировки пользователей по их параметрам поиска. После этого можно проанализировать совместимость внутри каждого кластера и создать подгруппы на основе этого анализа.
Метод коллаборативной фильтрации: этот метод используется в рекомендательных системах и позволяет предсказать совместимость между пользователями на основе их предпочтений и параметров поиска. На основе этих предсказаний можно создать подгруппы с наивысшей вероятностью успешного сотрудничества.
Метод оптимизации: можно использовать оптимизационные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы или алгоритмы имитации отжига, для создания подгрупп с максимальной совместимостью. Алгоритм будет итеративно улучшать совместимость в каждой подгруппе.
Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому рекомендуется провести эксперименты с различными подходами и выбрать тот, который даст наилучшие результаты для вашего сайта.
Есть несколько способов реализации алгоритма выделения подгрупп по совместимости на вашем сайте:
Алгоритм генетического программирования: используя этот метод, можно создавать и эволюционировать подгруппы из пользователей на основе их параметров поиска. Алгоритм будет решать оптимизационную задачу по максимизации совместимости в каждой подгруппе.
Метод кластеризации: можно использовать алгоритмы кластеризации, такие как k-means или DBSCAN, для группировки пользователей по их параметрам поиска. После этого можно проанализировать совместимость внутри каждого кластера и создать подгруппы на основе этого анализа.
Метод коллаборативной фильтрации: этот метод используется в рекомендательных системах и позволяет предсказать совместимость между пользователями на основе их предпочтений и параметров поиска. На основе этих предсказаний можно создать подгруппы с наивысшей вероятностью успешного сотрудничества.
Метод оптимизации: можно использовать оптимизационные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы или алгоритмы имитации отжига, для создания подгрупп с максимальной совместимостью. Алгоритм будет итеративно улучшать совместимость в каждой подгруппе.
Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому рекомендуется провести эксперименты с различными подходами и выбрать тот, который даст наилучшие результаты для вашего сайта.