匹配方法论与数据口径
公开透明,便于核对与引用。更新于 2026-10-07
栖居罗盘的匹配分(0–99)由三层结构计算:第 1 层硬性条件过滤(预算/签证/安全,一票否决,不参与加权);第 2 层核心匹配(生活偏好 42% + 人格 30% + 兴趣 18%,缺失维度降权不惩罚);第 3 层加分项(RIASEC 兴趣强化 5% + 风险联动 3% + 空气质量 2%,合计 ≤10%)。原始分校准为 52 + raw × 0.46 后取整。
第 2 层:11 维偏好权重
- 预算 budget
- 气候 climate
- 节奏 pace / 社交 social
- 规模 size / 语言 language / 签证 visa / 远程 remote
- 气候舒适度 climateComfort
- 安全 safety
- 英语深度 englishDepth
偏好类内部:用户主观 8 维合计 0.86,客观数据 3 维合计 0.14。任何维度缺失时从分子与分母同时剔除(降权不惩罚)。
第 3 层:加分项(≤10%)
- RIASEC 兴趣强化
- 风险画像联动
- 空气质量 airFit
数据来源与许可
- GeoNames cities15000
- Open-Meteo Historical / Air Quality
- 公开英语熟练度排名 / World Bank / UNDP / Transparency International / IEP
- OEJTS 1.2
- WHO Global Air Quality Guidelines 2021
- 字体 Fraunces / Newsreader / Manrope / 系统中文黑体
更新频率与免责声明
城市/国家页由构建管道从快照数据生成(本页构建于 2026-10-07);公开统计测算按季度复核,气候与空气为 2022–2024 多年均值;签证与税务快照日期逐页标注,政策多变请以官方渠道为准。本站为决策辅助工具,不构成投资、法律或移民建议;测评结果为算法输出,不构成专业心理评估。
Career interest framework: O*NET Interest Profiler Short Form — CC BY 4.0, O*NET OnLine (sponsored by the U.S. Department of Labor).
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