数据集概述
本数据集是PLOS ONE期刊论文“Two-Sided Matching for mentor-mentee allocations - Algorithms and manipulation strategies”的配套数据文件，包含导师与 mentees双向匹配的原始偏好、模拟场景匹配结果及算法操纵策略相关数据，用于支持匹配算法性能分析与操纵策略研究。
文件详解
- Data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含导师与 mentees的原始偏好概述、数据字典，以及用于生成论文图表的两个汇总表。
- MatchingTables.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含各模拟场景和重复实验的匹配结果表，字段包括algorithm（算法）、numMenteees（ mentees数量）、numMentors（导师数量）、percManipulation（操纵比例）、degreeManipulation（操纵程度）、repetition（重复次数）、manipulationType（操纵类型）、matchingTable（匹配结果表）。
- Preferences.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含各模拟场景的偏好数据，字段包括algorithm（算法）、numMentees（ mentees数量）、numMentors（导师数量）、percManipulation（操纵比例）、degreeManipulation（操纵程度）、repetition（重复次数）、manipulated（是否操纵）、manipulationType（操纵类型）、preferences（偏好序列）。
数据来源
PLOS ONE期刊论文“Two-Sided Matching for mentor-mentee allocations - Algorithms and manipulation strategies”
适用场景
- 匹配算法研究：分析不同算法在导师- mentees双向匹配中的性能表现。
- 操纵策略分析：研究不同操纵比例、程度对匹配结果的影响。
- 学术研究支持：为导师- mentees匹配机制设计提供数据支撑。
- 模拟实验验证：验证双向匹配模型在不同场景下的有效性与稳定性。
