本文阐明人工智能如何通过图学习与多模态理解，将用户兴趣、关系网络与地理位置等信号结合，提升好友、群组与约会等社交场景的匹配效率与质量；核心是向量化的社交兴趣图谱、候选召回与学习排序，并以隐私合规、可解释与公平为基础。文章对国内外产品在合规、透明度与商业模式上的差异进行对比，提出评估指标与A/B框架，以及从团队到架构的落地路线与降本方法。未来将以代理化沟通助手、联邦学习与端侧计算、透明选择权为方向，让社交匹配更可信更高效。