中国好舍友！南京大学用“推荐算法”给新生分宿舍

据《扬子晚报》近日报道，面临大学新生的开学季，南京大学今年通过校园迎新网的数据调查，学校统计了新生的生活习惯、兴趣爱好等数据，通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，帮助新生更快找到志趣相投的舍友。

对此，不少网友表示觉得这挺好的，认为可以减少宿舍矛盾。

以下为《扬子晚报》对此次南京大学为新生分配宿舍的过程。

首先，在2018年8月初，南京大学向2018级新生发放自愿参与的网络问卷。

问卷中，不仅有“作息时间”“空调使用习惯”“个人卫生习惯”“共用物品和消费倾向”等调查选项，还有“兴趣爱好”一栏。值得注意的是，在调查学生生活习惯的同时，学校向新生们保证，这份问卷的数据统计校方只会在宿舍分配时参考使用，不会外流。南大学工处招办主任李浩老师介绍说，“18级接近八成的新生参与了我们的调查。”

第二步，收集完学生的问卷信息后，学校使用了大数据“LFM推荐算法”，对学生们的信息进行了量化处理。在处理的过程中，李浩老师发现00后群体兴趣爱好广泛，分散度高，传统的匹配方法很难量化评估新生之间的兴趣爱好相似度，最后用了最新的“隐语义模型”算法进行了处理。通过“隐语义模型”，爱好广泛的新生很容易找到志同道合的舍友，建立共同话题。

据悉，这是南大第二年在新生中派发调查问卷。南大17级新生在刚刚入校时，也曾接受过类似的问卷调查。学校根据调查结果，给自愿参与的17级学生按照“相似度”分配了宿舍。一年后的反馈调研显示，参与宿舍分配的17级新生，宿舍和谐度增加了近10个百分点。

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