FLAP RESONANCE ENGINE

把社交信号，
转译为关系共振。

FLAP 不是简单地比较关注列表，而是构建一个多层社交表征空间：从公开身份图谱、内容语义与互动节奏中提取信号，再通过动态权重融合，生成可解释的契合度。

概念模型 · 展示版本

92%契合度输出

SGRN

FLAP SCORE / 0—100

契合度输出

一个经过归一化的相对共振指数，用于描述两组公开社交特征在当前时间窗口中的接近程度。

01 / SIGNAL LAYERS

四层信号架构

每一层回答一个不同的问题，最终汇聚为同一个 FLAP Score。

身份图谱层

你们处在怎样的关系网络中？

从公开账号身份、共同节点、社群距离与跨圈层连接中构建轻量关系图谱。

语义向量层

你们正在谈论什么？

把公开内容映射为主题向量，识别叙事偏好、表达风格、文化符号与长期兴趣重合度。

行为节奏层

你们何时、以何种方式活跃？

观察公开互动的时间序列、响应密度与内容节奏，捕捉同频而非单次偶然。

新颖性校准层

这次匹配是否值得被发现？

抑制热门账号带来的偏差，为跨圈层但具有潜在互补性的连接保留发现空间。

02 / FUSION MODEL

动态融合评分

模型会根据可用信号的完整度自适应调整权重，并在统一尺度上完成归一化。

FLAP=αS+βG+γR+δN

SSemantic语义共鸣

GGraph图谱距离

RRhythm行为同频

NNovelty新颖校准

03 / EXPLAINABILITY

不只给分，还要解释为什么。

每次结果都会同时输出匹配类型与高贡献维度，让“92%”不再是一个黑盒数字，而是一张可以被理解、分享和开启对话的社交卡片。

可解释

高贡献信号会被压缩为直观标签。

时间感知

关系表征会随公开信号变化而重新校准。

隐私优先

机制说明仅围绕公开信息，不要求提交私密内容。

反操纵

异常密度与重复模式会被降权，减少单一指标刷分。

当前页面展示的是 FLAP 的产品机制与算法设计方向，并不代表已经上线真实的模型计算服务。匹配结果仅供娱乐，不构成身份、关系或投资判断。

回到社区体验 FLAP

把社交信号，转译为关系共振。