南大新生宿舍分配用推荐算法量化评估兴趣爱好相似度 window.sina_survey_config = {//注释

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南大宿舍学校供图

　　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。

　　扬子晚报采访人员杨甜子

　　“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。”南大学工处招办主任李浩老师介绍，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地给出解决方案。