导师指派的分配逻辑要做好，说难其实也不难，关键是有没有合适的模型和方法支撑。2021 山西省数学建模竞赛 B 题的论文就挺有意思，把运筹学里的指派问题搬进了教育场景，还用了模拟退火来找最优方案。嗯，建模的思路蛮清晰，方法也实用，适合用来学生选导师这种纠结事儿。

非参数检验、Softmax 回归这些听着有点吓人，其实理解起来不难。比如你想知道学生选导师时会不会看老师的学历、职称？非参数检验就能帮你找出规律。要是你想对导师做个分层分类，聚类+Softmax 就搭，分完类还能跑个模型验证一下，精确又有逻辑。

数据清洗这一块也讲得挺细，像学生评教数据，什么删异常、补缺失、统一格式都有提到，还推荐了不少工具。比如 DataCleaner 和 Kettle，操作简单，清洗效率高，适合前期准备数据的时候用。

模拟退火的用法也值得看看。它不追求一步到位，而是接受“差一点点”的中间解，最终找到满意的结果。这种思路跟日常开发中做系统优化其实挺像的：先跑通，再慢慢调优。

还有敏感性，可以测一下模型到底稳不稳，参数一改，结果会不会大变。这点对咱们搞数据产品或者后台分配逻辑时有用，别让模型一动就“崩”。

如果你正好在做学生导师匹配、推荐系统设计，或者对教育场景的模型优化感兴趣，建议把这篇论文好好看看，里面的建模思路和算法选型挺值得借鉴。