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南京大学“推荐算法”分宿舍:帮新生找合适舍友

2018-08-21 11:01:59 来源:扬子晚报(评校网) 责任编辑:独孤飘雪 网友评论

语录:在我的心里忽然有一种莫名的感伤。我这样的忙碌的生活究竟还是有多久,而我那颗空洞的心,究竟应该怎样躲藏?如果可以,多么希望说的一句可以不可以不勇敢,可不可以不勇敢。

  还记得去年本报的独家报道吗?南京大学通过网络问卷调查,给新生按照生活习惯分宿舍,“早起鸟”和“夜猫子”互不干扰,这项颇为人性化的举措曾经赢得一片叫好。今年,南大的宿舍分配方案有了更为优化的2.0版,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,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,更好的适应大学新生活。扬子晚报记者 杨甜子

    “推荐算法”量化评估新生兴趣爱好相似度

  8月初,一张网络问卷在南京大学2018级本科新生中传开。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。这是南京大学向18级新生派发的自愿参与的问卷调查,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。

  “18级接近八成的新生参与了我们的调查。”南大学工处招办郭亚敏老师介绍,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。他以今年新增的调查选项“兴趣爱好”举了个例子。“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。”而“隐语义模型”算法就可以恰到好处的给出解决方案。

  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。比如,热爱戏剧的你,可以和喜欢历史的舍友一起聊聊《赵氏孤儿》。擅长物理的你,也能和同屋的生物达人一起聊聊冷冻电镜。“类似于网易云音乐的推荐算法,通过隐语义模型,我们可以通过潜在特征联系新生和兴趣。”郭亚敏说,“即使这名新生并没有接触过某些兴趣爱好,我们也能根据他和其他同学填写的问卷,通过算法挖掘出这名同学与这些兴趣的潜在关联,从而可以量化评估新生之间的兴趣爱好相似度,就有更大的可能为他找到志趣相投的室友。”

  用“大数据”帮助新生更好适应大学新生活

  记者了解到,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。

  “去年开学来报到的时候我其实挺忐忑的,不知道大学会是什么样子。尤其是宿舍生活,我是第一次离开家住集体宿舍。”南大工科试验班17级学生小朱说,没想到一屋子的女生可以相处得那么融洽。

  南大学工处处长龚跃告诉记者,大一是学生们从高中升入大学后迅速转变,学会适应的“关键期”。这一段时间里,良好的引导和帮扶必不可少。宿舍是大学生最直接参与的人际交往的舞台,在这个舞台上的表现衡量着大学生人际交往、心理健康和为人处世的能力。通过大数据分析避免宿舍初始分配过大的差异,能够更有效的帮助宿舍成员之间相互学习、相互影响、相互适应。兴趣爱好的推荐算法匹配,能够帮助新生更快找到志趣相投的舍友,更好的适应大学新生活。

    厉害了!不光宿舍分配用上了“大数据”

    校园卡照片更换还可以“人脸识别”

南大小蓝鲸新生服务系统。

    南大小蓝鲸新生服务系统。

从南京大学了解到,学校不光是宿舍分配用上了“数据挖掘”,校园卡的办理也使用了人脸识别技术。南大学工处招办郭亚敏老师告诉记者,高校在新生入学前,只有考

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