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OJ 数据分析与推荐
👤 学生筛选
提示：可在下拉框中键入数字快速定位；也可用下面输入框过滤列表。
准备就绪
⚙️ 推荐参数
把该学生提交序列的前 pct 作为“历史”，用来重算画像与推荐；越大越接近“当前”。
输出 Top‑K 推荐列表长度。若成长带内题不足，会自动用“最接近成长带”的题补齐。
只优先推荐预测通过率 P(AC) ≥ min_p 的题，避免太难。
只优先推荐 P(AC) ≤ max_p 的题，避免“太容易刷分”。
📊 用户画像快照（按历史重算）
说明：下列画像/偏好仅使用 cutoff 之前的历史提交重算（不看未来），避免展示“看起来很准但其实把未来算进来了”的时间泄漏。
请点击“分析”加载数据...
时间轴与成长轨迹
红点=未 AC，绿点=AC；蓝色竖线=历史切片点；蓝色星标=推荐题难度（落在切片点之后）。
能力雷达对比
对比“历史行为偏好”与“推荐列表”在语言/标签维度上的形状差异，用于解释推荐是否贴合该学生。
难度阶梯与 P(AC)
按难度阶梯展示题目预测通过率：通常期望“成长带（0.4~0.7）”附近有较多可选题。
📋 推荐题目列表
| # | ID | 题目名称 | 难度 | 核心标签 | 语言 | 预测通过率 | ZPD |
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