基于改进K-means算法的学生消费水平的研究

• 作者: 乌尔柯西 刁琦 杨抒 游香薷 王业 王斌
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: K-means聚类算法 一卡通数据 聚类指标
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.02.015

摘要

在数字化校园建设的背景下,学生校园生活的各方面数据被记录在一卡通系统中,并成为分析学生各种行为的重要依据.文中基于高校学生一卡通数据,使用改进的K-means算法对高校学生消费情况方面进行深入分析,并用聚类评价指标对聚类结果进行评价,使改进后的算法可以灵活的应用到高校一卡通管理系统中,实现对高校学生的海量数据进行客观、有效的分析,从而为高校管理部门进行学生管理提供科学、准确的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	新疆农业大学现代教育技术中心	38	222	9.0	13.0
2	王业	新疆农业大学现代教育技术中心	23	68	5.0	7.0
3	杨抒	新疆农业大学计算机与信息工程学院	21	44	4.0	5.0
4	刁琦	新疆农业大学计算机与信息工程学院	6	18	3.0	4.0
5	游香薷	新疆农业大学计算机与信息工程学院	5	20	3.0	4.0
6	乌尔柯西	新疆农业大学计算机与信息工程学院	4	12	2.0	3.0