ШІ для нетворкінгу: міфи та реальність

Дійсно, багато додатків для нетворкінгу заявляють про AI matchmaking або smart networking, але за цим можуть стояти дуже різні рівні реального інтелекту — від банального сортування за тегами до дійсно адаптивних рекомендацій з елементами машинного навчання.

Розберемо за рівнями — від простого до просунутого, з прикладами можливих формул і логіки.

🧩 1. «AI» на рівні фільтрації та перетину тегів (90% реальних кейсів)

Як це працює:

Учасники вказують інтереси, галузь, посаду, цілі (наприклад, «шукаю партнерів у фінтеху»).
Алгоритм просто підраховує кількість збігів за тегами або категоріями.

Формула може бути:

$$\text{score}(A,B) = \frac{|T_A \cap T_B|}{|T_A \cup T_B|}$$

де $T_A,\,T_B$ — множина інтересів учасників $A$ и $B$.

Далі сортування за score і подача «топ-5» рекомендацій.

Що називають "AI":
– "Semantic matching" (але насправді це просто синонімізація тегів через Word2Vec або GloVe)
– "Interest similarity" (по embedding словам інтересів)

👉 Реальність: алгоритм працює стабільно, але не «інтелектуально» — просто перетинає поля.

🤖 2. "Smart" алгоритми на ембеддінгах (Embedding-based similarity)

Як це влаштовано:

Кожного учасника представляють як вектор ознак (навички, цілі, опис профілю, компанія, теми).
Модель (наприклад, Sentence-BERT) перекладає текст профілю в числовий простір.
Потім шукають найближчих за косинусною подібністю.

Формула:

$$\text{similarity}(A,B) = \frac{v_A \cdot v_B}{\|v_A\| \, \|v_B\|}$$

(косинусна подібність між векторами вбудовування)

Плюс: Можна знаходити «семантично близьких» людей, навіть якщо вони не використовують однакові слова.
Минус: Вимагає нормальних текстів і обчислювальних потужностей.

🧠 3. "Behavioral AI-matching" (рідше зустрічається)

Як працює:

Система збирає інформацію про поведінку користувача: з ким він спілкувався, кого лайкав, кого пропускав, які зустрічі підтвердив.
Потім навчає рекомендаційну модель (як Netflix):
- Collaborative filtering (подібні користувачі — подібні рекомендації)
- Или Reinforcement learning (оптимізація за рахунок метрик відгуку)

Формула (приклад матричної факторизації):

$$\hat{r}_{ij} = p_i^{T} q_j$$

где $p_i$ — вектор уподобань користувача $i$, а $q_j$ — вектор характеристик іншого учасника.

Чим вище $\hat{r}_{ij}$, тим вища «сумісність».

Реальність: Дуже рідкісна історія, тому що потрібно багато даних, щоб це запрацювало.

🎩 4. "Магія маркетингу"

Деякі платформи просто роблять:

Випадкову вибірку з тих, хто ще не бачився з тобою;
Або фільтрують за містом/галуззю;
І додають «AI powered» в описі функції.

Перевірка проста:
– Якщо в інтерфейсі немає можливості вказати цілі/інтереси або не збираються дані про взаємодії — то «AI» там фіктивний.
– Якщо рекомендації завжди шаблонними і повторюються — ймовірно, звичайний теговий фільтр.

💡 Приклади реальних платформ:

Платформа	Що заявляють	Що реально
Brella	AI matchmaking	Tag overlap + Semantic matching
Grip	AI-powered networking	Embeddings + Interest weighting
Swapcard	Smart recommendations	Tag matching + Simple ML weighting
MeetingMojo / Whova	Smart search	Фільтрація та сортування
Zerista / Bizzabo	Intelligent matches	Смешанная система (теги + текстовый анализ)

AI-matching для конференцій — технічна документація

Скомпільовано з опису архітектури, алгоритмів та API, що демонструють реалістичну реалізацію smart‑matching для додатка конференцій.

Короткий зміст

Рівні реалізації «AI»: від простих тегів до поведінкових моделей.
Гібридна формула скорингу та конкретні сигнали (tag, embedding, role, goal, behavior).
Псевдокод реалізації та числовий приклад розрахунку score.
Схема БД (PostgreSQL), таблиці та API-ендпоінти.
Архітектура: Matching Service, AI Layer (embeddings + FAISS) та кешування.

1. Рівні «AI» у мережевих додатках

Нижче — зведення реалістичних рівнів, які зустрічаються у постачальників:

1. Фільтрація / перетин тегів

Один з найбільш поширених підходів: учасники вказують теги/інтереси; платформа підраховує збіги (наприклад, Jaccard) і сортує за цим показником.

Формула (Jaccard): S_tag = |T_A ∩ T_B| / |T_A ∪ T_B|

2. Ембеддінги та косинусна схожість

Профілі переносять у векторний простір (Sentence‑BERT, USE) і шукають найближчих сусідів за косинусною мірою.

Формула: S_embed = (v_A · v_B) / (||v_A|| ||v_B||)

3. Поведінкові моделі

Використовують дані взаємодій (лайки, зустрічі, перегляди) і будують collaborative filtering, матричну факторизацію або graph embeddings.

Вимагає достатнього обсягу даних, тому зустрічається рідше.

4. Маркетингова «AI-магія»

Деякі платформи спрощують — використовують рандомізацію або чисту фільтрацію, але маркують функцію як «AI». Перевіряти за UI та наявністю текстових сигналів/поведінки.

2. Гібридна формула скорингу (концепт)

Об'єднуємо сигнали з вагами. Загальна формула:

$$ \text{score}(A, B) = \sigma \big( w_1 \cdot S_{\text{tag}} + w_2 \cdot S_{\text{embed}} + w_3 \cdot S_{\text{role}} + w_4 \cdot S_{\text{goal}} + w_5 \cdot S_{\text{behavior}} - w_6 \cdot C_{\text{conflict}} \big) $$

Тут σ — нормалізація (наприклад, сигмоїда) для приведення результату в (0,1).

Сигнали (опис)

$S_{\text{tag}}$ — схожість за тегами (Jaccard или weighted overlap);
$S_{\text{embed}}$ — косинусна подібність ембеддінгів (нормуємо в [0,1]);
$S_{\text{role}}$ — матриця сумісності ролей (наприклад, founder ↔ investor = 0.9);
$S_{\text{goal}}$ — збіг цілей (шукаю / пропоную);
$S_{\text{behavior}}$ — collaborative signal (хто лайкав/призначав зустрічі схожим користувачам);
$C_{\text{conflict}}$ — штрафи (наприклад, той самий email/компанія → виключення або значний штраф);

3. Конкретні формули сигналів

3.1 Tag similarity (Jaccard)

$$S_{\text{tag}}(A, B) = \frac{|T_A \cap T_B|}{|T_A \cup T_B|}$$

3.2 Embedding similarity (cosine)

$$S_{\text{embed}}(A, B) = \frac{v_A \cdot v_B}{\|v_A\| \, \|v_B\|}$$

Значення в [-1,1] → нормуємо в [0,1] как (x+1)/2.

3.3 Role compatibility

Матриця сумісності ролей: заздалегідь задана таблиця значень у діапазоні [0,1].

3.4 Goal match

Проста логіка збігу цілей (наприклад, «шукаю партнерів» проти «пропоную партнерство» → 1.0).

3.5 Behavioral signal

Приклад: використання відомостей про те, які профілі подібні користувачі вибирали.

Простейшая сигнатура: $$S_{\text{behavior}}(A, B) = \frac{\#\,\text{users similar to } A \text{ who connected to } B}{\#\,\text{users similar to } A}$$

4. Нормалізація та об'єднання

Кожен сигнал нормуємо в [0,1]. Потім комбінуємо за вагами і застосовуємо сигмоїдну нормалізацію:

$$ \text{raw} = \sum_i w_i S_i - w_6 C $$

$$ \text{score} = \text{sigmoid}\left( \alpha \cdot (\text{raw} - \beta) \right) $$

5. Числовий приклад

Нехай:

$T_A = \{\text{fintech}, \text{payments}, \text{API}\}$
$T_B = \{\text{payments}, \text{banking}\}$
$S_{\text{tag}} = \frac{|T_A \cap T_B|}{|T_A \cup T_B|} = \frac{1}{4} = 0.25$
$\text{cosine}(v_A, v_B) = 0.6 \Rightarrow S_{\text{embed}} = \frac{0.6 + 1}{2} = 0.8$
$S_{\text{role}} = 0.7,\; S_{\text{goal}} = 1.0,\; S_{\text{behavior}} = 0.0,\; C_{\text{conflict}} = 0$

Веса: $w_{\text{tag}}=0.15,\; w_{\text{embed}}=0.35,\; w_{\text{role}}=0.15,\; w_{\text{goal}}=0.25,\; w_{\text{behavior}}=0.05$

\[ \text{raw} = 0.15 \cdot 0.25 + 0.35 \cdot 0.8 + 0.15 \cdot 0.7 + 0.25 \cdot 1.0 + 0.05 \cdot 0 = 0.6725 \] \[ \text{score} = \sigma(8 \cdot (0.6725 - 0.5)) \approx \sigma(1.38) \approx 0.8 \]

Підсумок: B — відмінний кандидат ($\text{score} \approx 0.8$).

6. Практичні прийоми та вдосконалення

Cold start: популярні профілі + content-only сигнали.
Навчання ваг: A/B тестування та supervised learning (логістична регресія, LightGBM) за мітками корисності.
Швидкість: попередньо обчислювати embeddings, ANN (FAISS/pgvector) → candidate generation + re-rank.
Інтерпретованість: показувати причину матчу в UI (загальні теги, збіг цілей).
Приватність: опції «не брати участь», явне зазначення, які дані використовуються.

7. API-ендпоінти (REST)

GET /api/users/{id} — профіль і теги.
POST /api/users — створення/оновлення профілю (тригер на генерацію ембеддінгу).
GET /api/matching/{user_id} — повертає топ-N рекомендованих співрозмовників (refresh параметр для перерахунку).
GET /api/matching/search — пошук кандидатів за фільтрами (tags, roles, location).
POST /api/interactions — реєстрація like/skip/meeting_confirmed (відгук на модель).

8. Архітектура та потік даних

Коротко: Frontend ↔ API Gateway ↔ Matching Service ↔ Database / AI Layer / Cache.

Архітектурна діаграма

Оновлено flowchart: Matching Service, AI Layer (embeddings + ML), DB, Cache.

9. Фоновий ML-пайплайн

daily_batch.py — збирає interactions, оновлює latent vectors.
retrain_embeddings.py — регенерація ембеддінгів після зміни моделі.
generate_faiss_index.py — будує ANN індекс для швидких top‑N запитів.

10. Рекомендації щодо MVP та масштабування

Почати з тегів + Jaccard → додати embeddings (Sentence‑BERT) → ANN (FAISS) + re‑rank.
Кеш матчів 1–3 години для зменшення навантаження.
Для 50 тис. учасників — pgvector + Redis; >100 тис. — FAISS/Milvus.

І формат, якби ми були звичайним сервісом для маркетологів і обивателів:

збір даних

Збір інтересів та уподобань учасників

Для формування релевантних рекомендацій за профілем потрібен великий обсяг даних. Учасники природним чином збирають ці дані, заповнюючи дані у своїх профілях і просто використовуючи платформу

Учасники відвідують профілі один одного і зв'язуються між собою за допомогою повідомлень і запитів на зустрічі
Це залишає слід зв'язків і створює складну мережу взаємодій учасників
Разом з даними їх профілів ця інформація безперервно передається в наш алгоритм машинного навчання в режимі, близькому до реального часу

аналіз даних

Розуміння потреб учасників за допомогою машинного навчання

Збираючи дані, алгоритм одночасно їх обробляє. Цей безперервний цикл дозволяє йому з'ясувати, що цікавить кожного учасника

Алгоритм постійно аналізує поведінку учасників та інформацію їхніх профілів
Це інтерпретація даних для розуміння інтересів і цілей кожного учасника
Зрозумівши це, він зможе передбачити, які профілі можуть бути цікаві учаснику

Надання відповідних профільних рекомендацій

Після формування рекомендацій їх можна представити учасникам. Це стимулює залученість та взаємодію в рамках вашого нетворкінг-заходу

Кожен учасник бачить різний набір рекомендацій за профілем залежно від своїх інтересів
У міру того, як алгоритм продовжує обробляти дані, рекомендації поліпшуються
Учасник може позначити деякі рекомендації як нерелевантні, що, в свою чергу, допомагає алгоритму
Чим активніший учасник, тим кращі рекомендації

Підготовка до івенту

Продаж квитків

У день івенту

Після івенту