迈向交友应用的统计物理

在过去十年中，交友应用数量的急剧上升拓宽了人们与新熟人建立联系的途径谱。此类应用的一个共同特征是通过滑动让用户决定是否喜欢或不喜欢另一用户。正如现实生活中一样，用户可能更受欢迎或较不受欢迎，这意味着不同用户获得喜欢数的分布并非平凡。在本文中，我们展示了喜欢如何在用户间分布，基于不同的决策制定策略和不同的应用设置。我们将最初在随机和凝聚过程中发展的理论方法应用于交友应用网络动力学的调查。更具体地，我们表明每当一个交友应用在不同模型中根据用户受欢迎程度差异化展示不同用户时，用户被分为两类：第一类包括获得最多喜欢的用户，第二类被称为凝聚体，长期来看其喜欢数将减少至很小一部分或完全没有喜欢。最后，我们探索了基于用户评分系统（称为Elo）的不同模型。这些模型将表现出典型凝胶化系统的行为以及Elo评分的非平凡分布。