南京大学新生分寝室 “大数据”帮忙找室友

　　通过问卷调查统计新生兴趣爱好，学生自愿选择是否参与；去年试点宿舍和谐度提高10%

　　南大迎新网“新生须知”页面提示可自愿选择是否填写问卷，参与宿舍分配。南大迎新网截图

　　各地高校陆续进入开学季，对即将开始四年大学生活的新生来说，宿舍生活是非常重要的一部分。舍友来自全国各地，生活习惯、性格爱好等都存在一定差异。处理宿舍关系，成了不少大学生绕不开的问题。

　　近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍，帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。

　　记者了解到，南大去年开始尝试通过网络问卷调查，根据新生生活习惯分宿舍。今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版，利用校园迎新网的数据调查，统计新生生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，将兴趣相投的新生分到同一个宿舍，更快适应大学生活。

　　“之所以做这种尝试，是想在管理成本允许的范围内，站在学生角度思考问题，贴近学生。”南大学工处招办郭亚敏说。

　　统计

　　问卷细化至是否愿帮拿快递

　　8月初，南大对2018级新生广泛“撒网”，进行了问卷调查。问卷包括了生活作息、个人卫生习惯、共用物品、消费倾向和兴趣爱好等调查项目。

　　具体选项包括，晚睡晚起还是早睡早起，对室友晚睡持什么观点，空调的使用有什么习惯，甚至细化到一些个性化的习惯，比如是否介意舍友托你帮忙拿快递、拿外卖，室友卫生纸、洗衣液用完了，会不会排斥室友临时用你的等等。

　　“去年是抱着尝试的心态，怎么调查、怎么分配都是一种探索。今年从问卷和技术等层面升级到2.0版本。”郭亚敏说，“我们进行了大量的问卷搜集调查，倾听学生的反馈意见，让学生自己去评判哪些因素会影响宿舍和谐导致矛盾、哪些因素促进宿舍和谐。问卷调查的问题选项不是随便拍脑袋决定，是前期调查结果的反馈，可以说是学生们自己提出来的。 ”

　　问卷的设定是一个长期过程，记者了解到，近几年南大有专门团队在持续跟踪回访，对大二、大三经历过宿舍生活的学生进行长期的信息搜集，日常管理中也会记录学生的反馈。

　　分配

　　通过算法挖掘兴趣相投学生

　　收集完学生的问卷信息后，获得大量数据。将感性的认知变成量化的数据，成为今年推荐算法的核心。南大使用“隐语义模型推荐算法”，对学生们的信息进行量化处理，并作为依据进行宿舍分配。

　　具体如何进行大数据分配呢？郭亚敏以今年问卷中新添的“兴趣爱好”选项为例解释，“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”算法可以给出解决方案。类似一些音乐APP的推荐算法，通过潜在特征找到适合你的音乐。

　　“我们进行大量的数据搜集，即使这名同学并没有接触过这些兴趣爱好，可以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。”郭亚敏告诉记者。

扫码“问卷入口”进入宿舍分配意向调查页面。 页面截图

　　效果

　　试点宿舍和谐度提高超10%