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DMU DateDestiny Meets U

DMU Date · Destiny Meets U

潮起潮落
恰好是你

由 3 位大连海事大学学生发起并持续运营

我们的故事

在这个快餐社交的时代,认识一个人变得前所未有地容易,但建立真实的羁绊却变得前所未有地困难。

我们厌倦了那些只看脸的交友软件 —— 在那些平台上,人的立体感被压缩成了一张张加了重度滤镜的自拍,心动变成了三秒钟内的上滑与下滑。我们不禁思考:在校园里,有没有一种可能,让相遇的发生慢一点、深一点,先从做朋友开始?

受启发于斯坦福大学的 Date Drop 和上海交通大学的 CampusDate,我们决定做一款“反直觉”的平台:弱化外在,回归灵魂。

DMU Date 的背后,是一套没有感情但极其懂你的算法引擎。当你认真填完那份40 道题目的深度问卷后,系统会将你对这个世界的认知,转化为 26 维的价值观向量。从“理智与情感的顺位”,到“对世俗成就的渴望”,算法在多维空间中为你寻找那个绝对距离最近的坐标。

我们用极客的方式寻找共鸣,但深知所有的乍见之欢,最终都要安放于平淡的日常。因此,DMU Date 不制造喧闹的无效刷屏,也不强求速成的浪漫。这里倡导一种慢节奏、低压力的社交。当每周的匹配邮件抵达,那只是一张通往真实世界的邀请函。

去发封邮件,去咖啡厅聊聊天,或者去操场散散步。把期待放平,把心敞开,将每一次相遇都当作认识一位新朋友的契机。不必急于定义关系,我们相信,最好的故事往往都是顺其自然的。

愿你找到那个同频的人。

去见见 TA 吧,先从朋友做起,剩下的交给时间。

我们的问卷并非随机拼凑的心理测试,而是建立在多学科验证基础上:

🧠 心理学维度

基于“大五人格特质”与“成人依恋理论”,我们不测“你是怎样的人”,而是测“你会如何建立连接”。寻找能为你提供情绪价值的“安全基地”。

💡 行为经济学

利用“显示性偏好理论”设计情境选择题。通过观察你在时间、金钱等稀缺资源上的取舍,精准捕捉你的机会成本与底层利益排序。

📊 稳定匹配算法

匹配不靠运气。后端引入图论与 Gale-Shapley 算法逻辑(诺贝尔经济学奖成果),站在全局视角,为你寻找帕累托最优的“稳定同频归属”。

开发团队

Y

袁同学

founder 大四在读

本科
大连海事大学 电子电气工程
硕士
重庆大学 电气工程
Y

小宇

co-founder 大四在读

本科
大连海事大学 电子电气工程
硕士
天津大学 控制工程
C

小晨

co-founder 大四在读

本科
大连海事大学 大数据
硕士
南洋理工大学 分析学