成都大学は、個人の好みや生活習慣に基づいて、新入生にマッチングするルームメイトを推奨するアルゴリズムを使用しています。ネチズン：全国的に宣伝することをお勧めします

Produced by Big Data Digest

9月学期が始まり、大学は新たな人材を迎えようとしています。

学校に入学する際の注意点として、必ず挙げなければならないのは、良いルームメイトが得られるように天と地に祈ることです。

自分と生活習慣が合わないルームメイトと暮らすことは、非常に拷問であると言えます。たとえば、誰もが多かれ少なかれ、同様の事件を聞いたり経験したことがあります。

現在、大学にはルームメイトが 6 人いますが、そのうち一人っ子は 1 人だけです (差別を意図したものではありません)。彼女の両親は彼女をとても甘やかしています。毎日送り迎えしてくれます。また、彼女は大声で話すのが好きで、他の人が寝ているときでも電話で話し続けます。彼女はよく眠っており、音を出すことができません。音を立てると、彼女は他人を罵ります。

#良いルームメイトが良い大学生活の標準であると言っても過言ではありません。

同じ生活習慣や学習習慣を持つ人々が一緒に暮らすことを可能にする方法はありますか?

最近、成都大学は、「ビッグデータ アルゴリズム レコメンデーション」を使用して新入生のルームメイトをマッチングするサービスを開始しました。新入生はアンケートに記入するだけで、寮と適切なルームメイトが自動的に割り当てられます。

これについて、同校学生寮管理センターの担当者によると、このような「ビッグデータ住宅選定」は2020年から計画されており、今年から正式に実施される予定だという。ルーム選択システムは、同じクラスの学生、次に同じ専攻の学生、次に同じ大学の学生を優先する方法で推薦を行い、正確に 3 人のルームメイトを推薦します。

アンケート全体は合計 8 つの質問からなり、各大学の教師や学生からの意見を収集して一部を選択して作成され、今後最適化されます。

ルームメイトを慎重にマッチングします。事前にベッドを選択することもできます。

成都大学のオリエンテーション システムには 2 つのモードがあります。自動ルーム選択です。および手動の部屋選択 部屋を選択します。

自動部屋選択では、「ビッグデータ」を使用してルームメイトを自動的にマッチングします。手動の部屋選択には、建物の選択、部屋の選択、ベッドの選択という 3 つのステップが含まれます。選択後、[送信する] をクリックしてください。

部屋の自動選択を選択した後、学生はアンケートの 8 つの質問に答える必要があります。各質問には、「あなたの社会的地位」という質問の下にあるように、正反対の 2 つの選択肢があります。雄牛タイプ」と「対人恐怖タイプ」です。

システムは、ドリアン、カタツムリヌードル、その他の食べ物の匂いを受け入れることができるかどうかも生徒に尋ねます。

もちろん、ルームメイトの衝突を引き起こすことが多いスポーツ習慣や生活習慣も明確に調査する必要があります。好きなスポーツや就寝時間を選択できます。

個人的な好みに基づいた正確なルームメイトの推薦に加えて、新入生は自分のベッドと寮を選択することもできます。画面には、残りのベッドとルームメイトの数を示すリアルタイム データも表示されます。

ママはもう、学校が始まっても私がベッドを奪い合うことを心配する必要はありません。

成都市大学の寮には 4 人が宿泊できます。4 人のマッチングが成功したら、一緒に住むかどうか話し合うことができます。人を変更したい場合は、変更することもできます。他の生徒と同居することを選択した場合、学校は積極的に交渉します。現在、オンラインでの住居選択は成都大学の学部生のみが利用でき、大学院生は利用できません。

成都大学のオンライン住居選択システムは、成都大学のオリエンテーション システムの一部であると理解されています。オリエンテーション制度は、新入生がキャンパスに入って学び、生活する前に学習環境や生活環境を理解し、大学の情報プラットフォームや情報構築を体験できるようにすることを目的としています。

新入生は入学通知書の QR コードをスキャンするだけで、すぐにシステムにアクセスできます。オリエンテーションシステムでは、オンラインで部屋を選択するだけでなく、学生はオリエンテーションシステム上で寝具や日用品を購入することもでき、サプライヤーは対応する新入生寮にオフラインで配送するため、家から遠方で大学にすぐに適応することが容易になります。人生。 。

オリエンテーションシステムでは、オンライン登録、情報収集、金銭支払い、教科書予約などの一連のサービスもサポートしています。

ネチズン: 全国的に宣伝することをお勧めします

このような人間味あふれる新入生サービスは、多くの反響を呼んでいます。オンラインでの議論の様子。

ネットユーザーは一般的に成都大学のこのサービスを羨望の気持ちを表しており、特に仕事と休憩の一貫性、そしてエアコンの使用は多くの衝突を本当に減らすでしょう。それ、ああ。

多くのネチズンも、この技術が全国的に普及することを望んでいます。

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃しかし一部のネチズンは、なぜ他の学校がこれを行わなかったのかを反省する必要があると指摘しました。 Zhihuユーザーの@CosmoWarGodGuo Fengxiao氏は、この背景には生徒が学校の主体ではないことが挙げられ、生徒の憂鬱な状態が続いているため、「学校がランダムに割り当てる方法を採用するのはやむを得ない」と指摘した。寮。」

「アルゴリズムのマッチングは、学校の特定の教師の単なる気まぐれかもしれないし、学校全体の態度を​​表すものではありません。生徒たちは彼に感謝するでしょうが、学校は彼にそれ以上のボーナスを支払うつもりはありません。」

また、一部のネットユーザーは、成都大学によるこの種のアンケート調査はビッグデータとは言えないと指摘しました。

Zhihu ユーザーの @runzhujiaixing さんは、ビッグ データには大量のデータ サンプルが必要だと述べています。たとえば、寮の人々は 4 年間でこれらに対してどのような反応を示しますか? 答えは何ですか? 10万寮を調査してサンプルセットを作成し、学習により寮サンプル満足度モデルを取得し、新入生の回答を入力してマッチングすることで、満足度をサンプル学習しました。ビッグデータを実現できます。

リンク: https://www.zhihu.com/question/549749054/answer/2651254803

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