Ogni match è il risultato di 17 segnali combinati. Qui trovi ognuno spiegato in linguaggio semplice — cosa misura, come funziona, e perché conta per trovare il compagno di giro giusto.
Tutti i segnali
17 dimensioni. 1 punteggio.
Ogni segnale ha un peso configurabile e — in futuro — un toggle utente per attivarlo o disattivarlo. Puoi scegliere cosa conta di più per te.
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01 · Brand moto
Ti suggeriamo chi guida la tua marca preferita o una compatibile. Ducatisti con Ducatisti, BMW con BMW — ma anche combinazioni dichiarate come "aperto a tutti".
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02 · Distanza geohash
Non solo i km in linea d'aria: usiamo geohash a 5–6 cifre per zone di guida reale. Chi è nello stesso bacino stradale conta di più di chi è vicino ma su un'isola irraggiungibile.
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03 · Affinità musicale
Stessa musica = stesso ritmo. Analizziamo le preferenze musicali con embeddings semantici: "metal" e "hard rock" risultano vicini, anche senza parole identiche nel profilo.
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04 · Lean angle (piega)
Chi ama le curve come te. Il lean angle medio estratto dalla telemetria del telefono (giroscopio + accelerometro) rivela lo stile reale — non quello dichiarato.
💨
05 · G-force laterale
La forza laterale in curva è la firma del pilota. Chi ha G-force simile guida con lo stesso entusiasmo e ritmo — né troppo piano, né troppo veloce per te.
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06 · Route affinity
Sovrapposizione geografica dei percorsi storici. Se avete percorso le stesse strade negli ultimi 3 mesi, probabilmente vi piace lo stesso tipo di paesaggio.
⏰
07 · Overlap orario
Chi guida nelle tue stesse fasce orarie (mattina presto, weekend, sera). Se esci solo la domenica alle 7, ha senso conoscere chi fa lo stesso.
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08 · Stile di guida
Velocità media in percorso, accelerazioni, frenate — sintetizzati in un profilo di stile. Chi guida in modo simile è più compatibile per uscite in comune.
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09 · Club condivisi
Essere nello stesso MotoClub o in club gemellati aumenta il match score. La community già costruita conta.
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10 · Tag comuni
Hashtag nel profilo: #touring, #enduro, #track, #curvy. Chi condivide più tag ha più cose in comune su cui costruire una conversazione.
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11 · Affinità bio
Embeddings semantici della descrizione libera. "Amo i passi di montagna" e "Sono felice sulle curve alpine" vengono letti come concetti simili.
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12 · Lingua e zona
Parlare la stessa lingua e stare nella stessa regione aumenta le chance di incontrarsi davvero. Ma non è un filtro bloccante — puoi cercare biker in tutto il paese.
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13 · Fascia d'età
Opzionale e configurabile. Se non ti interessa filtrare per età, non pesa nulla. Se preferisci uscire con persone della tua generazione, il sistema lo rispetta.
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14 · Reputazione biker
Feedback degli utenti dopo le uscite, indice di risposta ai messaggi, segnalazioni zero. Un biker affidabile ha uno score di reputazione più alto.
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15 · Preferenze dichiarate
Cosa hai esplicitamente indicato: tipo di uscita preferita (touring, track, enduro), disponibilità a nuovi rider, se cerchi compagni o solo visibilità.
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16 · Feedback storico
Il tuo storico di like/ignora/block. Chi hai già rifiutato non ti viene riproposto. Chi hai connesso con successo aiuta a calibrare i pesi futuri.
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17 · Decay temporale
I match "invecchiano": un profilo non aggiornato da 90 giorni pesa meno. I biker attivi recentemente vengono proposti per primi.
Pesi e controllo
Tu decidi cosa conta.
Ogni segnale ha un peso predefinito ottimizzato dai dati aggregati della community. Ma puoi personalizzarlo:
Toggle utente — disattiva completamente un segnale (es. non vuoi matching per musica)
Boost manuale — aumenta il peso di un segnale che per te è fondamentale (es. "voglio solo Ducatisti")
Preferenze negative — il sistema impara dai tuoi rifiuti e abbassa automaticamente il peso dei profili simili
Il risultato: un sistema che parte ottimizzato per la media, ma si adatta al tuo profilo specifico nel tempo.
DefaultTuo profilo
Primo giorno
Pesi standard ottimizzati per la community media. Già buoni risultati dal primo utilizzo.
Dopo 1 settimana
Il feedback loop ha già aggiustato 3–5 segnali basandosi sui tuoi like e ignora.
Dopo 1 mese
Il tuo profilo di preferenze è stabile. I match sono altamente personalizzati sul tuo stile.
Vuoi capire come il sistema impara?
Feedback loop, decay temporale, A/B testing — tutto spiegato nella sezione successiva.