BIKERLINK — MATCHING MANUAL TECNICO

Sistema di Matching
Technical Deep Dive

Architettura completa · KPI · Stack · Vantaggio competitivo

17
Segnali di affinità
<200ms
Latenza engine P99
6
AI specializzate
8
Modelli orchestrati
4
Provider AI failover
99.95%
Uptime atteso

1. I 17 Segnali di Affinità

#SegnaleFonte datiTipo
01Brand motoProfilo utenteDiretto
02Distanza geohashGPS / zona residenzaGeo-spaziale
03Affinità musicaleProfilo testo libero + embeddingsSemantico
04Lean angle (piega)Telemetria giroscopioTelemetrico
05G-force lateraleTelemetria accelerometroTelemetrico
06Route affinityPercorsi GPS storiciGeo-spaziale
07Overlap orarioTimestamp sessioni GPSTemporale
08Stile di guidaVelocità + accelerazioni aggregateTelemetrico
09Club condivisiMotoClub membershipDiretto
10Tag comuniHashtag profiloDiretto
11Affinità bioBio testo libero + embeddingsSemantico
12Lingua e zonaImpostazioni profilo + GPSDiretto
13Fascia d'etàProfilo utente (opzionale)Diretto
14Reputazione bikerFeedback utenti + segnalazioniComportamentale
15Preferenze dichiarateSettings matchingDiretto
16Feedback storicoLike / ignora / blockComportamentale
17Decay temporaleTimestamp ultima attivitàTemporale

2. Stack Tecnico

LayerTecnologiaNote
DatabasePostgreSQL 16 + PostGIS + pgvectorDati utente, percorsi, embeddings 1536-dim
Cache & CodeDragonflyDB + BullMQCache score, code ricalcolo, lock distribuiti
Scoring EngineExpress + TypeScript17 segnali, pesi configurabili, feedback loop
EmbeddingsOpenAI text-embedding-3-large + multilingual-e5-smallBio e musica, fallback self-hosted
AI OrchestrationAnthropic Claude → OpenAI GPT → Google GeminiCascata failover, 99.95% uptime atteso
GeoPostGIS + H3 geohashDistanze reali, zone di guida, route affinity
ClientReact Native (Expo) + React QueryiOS/Android, aggiornamenti OTA via EAS
A/B TestingFramework interno + DragonflyDB flagSplit test algoritmi su % utenti configurabile

3. I 6 Sottosistemi AI

NomeRuoloAzioni autonome
AI ModerazioneAnalizza segnalazioni, distingue spam da casi realiSolo suggerimenti — decisioni al moderatore umano
AI Watchdog SistemaMonitora metriche 24/7, auto-corregge problemi notiAuto-fix documentati; allerta admin per anomalie nuove
AI Orchestrator OTAGestisce rilascio aggiornamenti app, rollout e rollbackRollback automatico su metriche fuori soglia
AI Integrità DatabaseControllo coerenza dati tra tabelle e microserviziRipara incongruenze minori; segnala quelle grandi
AI Integrità AppAnalisi codice, traduzioni, configurazioniReport — nessuna modifica autonoma al codice
AI Console UnificataChat admin con tutti i 5 sistemi, correlazione eventiInterfaccia unificata — risponde in linguaggio naturale

4. Formula di Scoring

Il punteggio finale è una media pesata dei 17 segnali normalizzati [0,1]:

score = Σ(wi × Si) / Σ(wi)

Il decay temporale viene applicato come moltiplicatore finale: decay = e^(−λ × giorni_inattivi). Con λ default: ~50% dopo 30gg, ~10% dopo 60gg, ~0% dopo 90gg.

5. Vantaggio Competitivo (Moat)