OkCupid Profiles

 — база профилей пользователей дейтинг-сервиса OkCupid Profiles — публичный датасет примерно из 60 тысяч анкет пользователей OkCupid. Он содержит возраст, пол, ориентацию, образование, профессию, местоположение, привычки, интересы и текстовые ответы пользователей о себе. Этот набор данных использовался в академических исследованиях и подходит для изучения поведения и структуры профилей в дейтинге. Для «Вместе» такой источник полезен не для прямого копирования пользователей, а для исследования структуры предпочтений и построения прототипа системы рекомендаций. На его основе можно анализировать, какие параметры профиля чаще встречаются вместе, какие интересы удобнее группировать и какие характеристики вообще стоит спрашивать при регистрации. Пример: анализ показывает, что пользователи часто одновременно указывают интерес к музыке, кино и городской культуре. Тогда в «Вместе» можно не заставлять человека вручную выбирать десятки тегов, а предложить готовую группу интересов «Культура и события», внутри которой сразу рекомендовать концерты, кино и выставки.

Meetup API

 — данные о сообществах и совместных активностях Meetup API особенно близок к концепции «Вместе», потому что Meetup уже работает с мероприятиями, группами и людьми, объединёнными общими интересами. Через API можно работать с данными о мероприятиях, их описаниями, категориями и группами. С 2025 года Meetup перевёл API на GraphQL; полноценный доступ к созданию новых OAuth-интеграций сейчас связан с Meetup Pro и одобрением со стороны платформы. Для «Вместе» этот источник можно использовать как ориентир для построения системы тематических активностей. Даже если не интегрировать Meetup напрямую, данные о популярных форматах встреч помогают понять, какие категории создавать внутри приложения: прогулки, настольные игры, языковые клубы, спорт, концерты, профессиональные встречи и т. д. Пример: если в конкретном городе растёт количество Meetup-событий по настольным играм, «Вместе» может автоматически усиливать соответствующую категорию и показывать пользователям блок «Ищут компанию на настолки». Таким образом, внешние данные помогают приложению быстрее реагировать на реальные интересы аудитории.

Ticketmaster Discovery API + Foursquare Places

Для наполнения приложения реальными поводами встретиться особенно полезны Ticketmaster Discovery API и Foursquare Places API. Ticketmaster позволяет искать концерты, фестивали, спортивные события, артистов и площадки по месту, дате и категории; его Discovery API охватывает сотни тысяч событий в разных странах. Foursquare, в свою очередь, предоставляет данные о кафе, ресторанах, парках, музеях и других местах. Places API поддерживает поиск по местоположению, категориям и ключевым словам, а сама база содержит более 100 млн POI. Это позволяет дополнять дейтинг-механику конкретными безопасными и подходящими местами для встречи.Пример: два пользователя «Вместе» указали интерес к инди-музыке. Ticketmaster показывает концерт рядом в пятницу, а Foursquare помогает подобрать кафе около площадки. В приложении может появиться готовое предложение: «Вы оба любите инди. В пятницу концерт в 19:00 — встретиться перед ним в кафе рядом?» Это уже превращает мэтчинг из простой рекомендации человека в полноценный сценарий встречи.