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我用 Python 寫了一個婚介模型

婚介所生意興隆,無數想找到理想伴侶的單身人士都來光顧。根據顏值、人品、能力、財富等因素,給每位客戶確定了一個素質指數(Quality Index),簡寫為 qidx。統計發現,qidx 呈現均值 8.0、標準差 0.5 正態分布。下面是1萬客戶的 qidx 統計分布圖,可以看出絕大多數單身人士的 qidx 位于 7.0~9.0 之間,評價較為負面的和非常優秀的,都屬于少數派。
一般情況下,我的客戶繳費 1 次,將獲得有 10 次選擇機會。我向客戶推薦目標的策略基于“門當戶對”,總是選擇和客戶的 qidx 相適應的異性,具體說就是以客戶的 qidx 為均值,以 0.1 的方差,按照正態分布隨機生成。
通常,客戶有兩種方式從我為他們推薦的目標中做出選擇。第一種是基于傳統的擇偶觀念,具體規則如下:
- 有 10% 的客戶會對當前的推薦目標一見鐘情,不在意雙方的 qid 是否匹配。
- 如果當前推薦目標的 qid 比客戶高,但不超過 0.2,客戶選擇當前推薦目標的概率,會隨剩余選擇機會的減少而增加,大約從 0.35 升至 0.8。
- 如果當前推薦目標的 qid 比客戶高 0.2 以上,客戶選擇當前推薦目標的概率,會隨剩余選擇機會的減少而增加,大約從 0.55 升至 1.0。
- 如果當前推薦目標的 qid 比客戶低,但不超過 0.2,客戶選擇當前推薦目標的概率,會隨剩余選擇機會的減少而增加,大約從 0.25 升至 0.7。
- 如果當前推薦目標的 qid 比客戶低 0.2 以上,求偶者選擇當前目標的概率,會隨剩余選擇機會的減少而增加,大約從 0 升至 0.18。
比較兩種方案的匹配成功率、匹配成功的客戶的平均 qids、匹配成功的客戶配偶的平均 qids、客戶和配偶的 qids 的方差等,你會發現,這個結果真的有點意思。
結論:
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基于傳統方式的擇偶,成功率更高(100% VS 71.38%);
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基于麥穗理論擇偶,配偶素質指數更高(8.11 VS 8.02);
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基于麥穗理論擇偶,雙方qids差的標準差更?。?.07 VS 0.10),這意味著雙方匹配更好。
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