基于个人喜好和生活习惯,成都大学用算法推荐为新生匹配室友!网友:建议全国推广

人工智能
9月开学季,大学也即将迎来新鲜的血液。要说开学的注意事项,必有一项是去拜天拜地求赐分配到好的室友。

​大数据文摘出品

9月开学季,大学也即将迎来新鲜的血液。

要说开学的注意事项,必有一项是去拜天拜地求赐分配到好的室友。

和生活习惯不合拍的室友同住可以说是十分折磨了,比如类似的事件大家或多或少都听说过或经历过吧:

现在大学的舍友,六个人,只有一个人是独生子女(没有歧视的意思)。 她爸妈宠的厉害,天天车接车送,还喜欢特别大声音说话,别人睡觉的时候一直打电话,她睡觉倒好,一点声音也不能发出,有声音她就会骂人。

不夸张的说,好的室友就是美好大学生活的标配。

有没有什么什么办法能够让生活和学习习惯相同的人一起住呢?

近日,成都大学就推出了用“大数据算法推荐”为新生匹配室友的这么一项服务。新生只需填写一份调查问卷,便能自动分配宿舍和合适的室友。

对于此,学校学生宿舍管理中心一工作人员称,这种“大数据选房”从2020年就开始筹划了,从今年起正式实行。选房系统会根据本班优先、同专业次之 、同学院再次之的方式来推荐,会精准推荐3名室友。

整个问卷一共有8道题,是通过征集各学院老师和同学们的意见选择一部分形成的,后期还会进行优化。

良心匹配室友,还能选提前床位​

在成都大学迎新系统当中有两种模式,自动选房和手动选房。

自动选房是由“大数据”自动匹配室友,手动选房共包括3个步骤,分别是选择楼栋、选择房间和选择床位,选完之后点击提交即可。

在选择自动选房后,学生需要回答调查问卷的8个问题,每个问题有两个截然相反的选项,比如在问题“你的社交状态”下就有“社牛型”和“社恐型”。

系统也会询问学生能否接受榴莲、螺蛳粉等食物的异味。

图片

当然对于一些经常引发室友冲突的运动习惯和生活习惯也必须是要调查清楚的,比如学生可以选择自己喜欢的体育项目和就寝时间。

图片

除了通过个人喜好进行室友的精准推荐外,新生们还可以自己选择床位和宿舍,宿舍大屏幕上还配备了实时数据,显示剩余床位和室友的数量。

图片

麻麻再也不用担心我开学抢床位了。

成都大学一个寝室可以住4个人,4个人匹配成功之后,是否愿意住在一起可以自行商讨,如果想换人也可以选择和其他同学住在一起,学校会积极协商。线上选房目前只针对成都大学的本科生,暂未对研究生开放。

据了解,成都大学的网上选房系统是成都大学迎新系统的一部分。迎新系统是为了让新生在进入校园学习生活前,可以对学习环境、生活环境有一个了解,让新生体验到大学的信息平台、信息建设。

新生只需要通过扫描录取通知书上的二维码,就能快速进入系统。迎新系统不仅包括了网上选房,学生还能在迎新系统上购置寝具和生活用品,供应商会线下配送到相应的新生寝室,方便离家太远无法带太多行李的同学快速适应大学的生活。

迎新系统还支持在线报到、信息采集、财务缴费、教材预定等一系列的服务。

网友:建议全国推广

这么人性化的新生服务也在网上引起了不少讨论。

网友们普遍对成都大学的这项服务表示羡慕,尤其是作息和空调使用这两项一致真的会减少很多矛盾,看来大家都深受其害啊。

图片

也有不少网友希望这项技术能够全国推广。

图片

但也有网友指出,我们更应该反思为什么其他学校都没有这么做。知乎用户@宇宙战神郭奉孝就指出,背后的原因更多在于,学生并不是学校的主体,由于学生持续处于一种压抑的状态,“学校采取随即分配宿舍的方式是必然的”。

“算法匹配可能只是该学校的某个老师一时兴起,并不能代表学校整体的态度。学生会感谢他,但学校并不会给他多发奖金”。

图片

也有网友指出,成都大学的这种问卷调查并不能称作是大数据。

知乎用户@润住就行了表示,大数据需要有大量的数据样本,比如一个宿舍的人在四年里分别对这些回答是什么,他们之间的满意度是多少,调查了10W个宿舍后形成一个样本集,通过训练得到宿舍样本满意度模型,然后再输入新生的回答进行匹配,这样子才能做到大数据的样本学习吧。

图片

链接:https://www.zhihu.com/question/549749054/answer/2651254803​

责任编辑:武晓燕 来源: 大数据文摘
相关推荐

2009-03-20 14:21:25

程序员性格特点生活习惯

2015-08-28 10:36:17

英特尔立邦中国

2010-05-11 11:00:44

遗传算法宋词

2023-04-24 07:37:28

推荐算法项目

2009-07-24 08:56:00

Windows 7省电系统节能

2022-08-10 19:32:14

Java代码习惯

2017-09-22 13:22:59

大数据南京大学宿舍

2012-12-26 15:02:52

2016-06-27 15:55:15

移动

2015-07-31 10:36:32

2015-07-10 11:16:00

2015-11-11 11:26:18

锐捷网络

2011-07-20 15:44:02

激光打印机推荐

2020-09-14 14:21:36

创新DEMO

2022-01-25 10:19:37

算法数据

2017-02-08 09:25:16

Spark分解推荐

2012-04-26 22:00:10

iPhone

2023-08-18 13:18:25

2023-06-26 07:19:03

视频推荐算法经典算法
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号