南大用推荐算法分宿舍，这波操作666 | 新京报快评

推荐算法分宿舍，可以看做是高校人性化的一大体现，但也不宜过分迷信。“夜猫子”都住在一起，他们的健康也令人担心。

▲南京大学宿舍。图片来源：南京大学

文 | 范娜娜

又到新生开学季。“00后即将踏入大学校园”，翻开他们崭新的人生一页。而南京大学为了帮助新生们更快找到志趣相投的舍友，更好适应大学生活，在去年给新生按照生活习惯分宿舍的基础之上，今年推出了算法推荐2.0优化版本——通过校园迎新网的数据调查，统计新生的生活习惯、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，进行舍友分配。

新闻一经曝光，就有网友恨不出生再晚些，果然是“别人的大学从未叫我们失望”。

此前网络上流传着一个段子：“找对象一定要找个空调度数合得来的，度不同不相为谋”，找室友也是如此。对于一个准大学生来说，宿舍就是第二个家，室友是大学四年相处时间最长的人，有一群志同道合的家人非常重要。

推荐算法分宿舍，可以看做是高校人性化的一大体现，毕竟让“早起鸟”和“夜猫子”住在一起，简直是互相折磨。室友们的日常相处中几乎都会遇到平常又琐碎的问题，这些无法磨合的细节，日积月累会导致大家的关系不可避免地走向“凉凉”。而生活习惯、作息规律的相似则会有效地减少摩擦，让宿舍关系更加和谐，让大学生活更加舒心。

遥想以前上学时的宿舍分配，就像是抽彩票一样的随机概率分配，室友到底合不合适，靠的是玄之又玄的缘分。遇见了好室友，算是中了奖；遇见不合的室友，只能说运气不好。

▲南京大学

而现在，南京大学的分配法则是带有着科学的依据。据悉，南京大学在8月就发放问卷调查了本科新生们的“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”，以及 “兴趣爱好”。然后通过大数据“LFM推荐算法”，对信息进行量化处理。

这种做法类似于如今很多网络平台的算法推荐，通过对用户的累积数据进行分析，实现精准画像，来满足个性化的需求。去年的“按生活习惯分宿舍”的反馈也显示，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，正向效果初显。

但需要注意的是，对算法也不宜过分迷信。所谓的大数据，说白了还是新生们自己填出来的，会有“失真”的情况。况且这些数据所映照出的只是一个人的横截面，毕竟人都是会变的，冰冷的数据总是难以刻画完整。

此外，能够和性情相投的人住一起固然很好，但如果能和性格互补的人住其实也不错，说不上能让你拓宽眼界，打开一个不同的世界。在多元化的环境中共同成长，于己于人，并不是件坏事。大家从互相不了解到渐渐熟悉，不断地尝试理解、沟通、磨合，终成挚友，这个过程也足以让人心动。

南大此番另辟蹊径地用推荐算法分宿舍，操作可以说是666。在自主选宿舍机制仍需探索的情况下，用推荐算法分宿舍，是对“互联网+”的灵活运用，也是校园管理思路的拓展。接下来，该举措是否值得广而鉴之，不妨且看且期待。

□范娜娜（实习生）

编辑： 孟然  实习生：范娜娜  校对：郭利琴

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