【摘 要】
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精准资助是当前一个热点问题,国内很多高校也对学生精准问题进行了深入的探索。为提升高校学生精准资助工作的准确性,采用MD-KNN算法(Mahalanobis distance k-nearest neighb
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西北工业大学工信部大数据存储与管理重点实验室,西北工业大学学生资助服务中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1004401)
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精准资助是当前一个热点问题,国内很多高校也对学生精准问题进行了深入的探索。为提升高校学生精准资助工作的准确性,采用MD-KNN算法(Mahalanobis distance k-nearest neighbor algorithm)对该问题进行分析。对收集到的数据信息利用基于马氏距离的MD-KNN算法进行聚类,再对聚类结果进行迭代分析,以提高经济困难学生筛选工作的精度。学生群体由于其本身的特殊性,其行为也会与贫困情况有联系,文中对学生行为与贫困情况进行分析:发现学生在学校食堂就餐次数、就餐天数与贫困指数具
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