基于高校学生消费数据的贫困生评价分析

• 作者: 田爱奎 谭浩 郑睿
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 教育
• 关键词: 数据挖掘 贫困生 分类不平衡 PIPPER
• 年，卷（期）: 2017,（7X）
• 页码范围: 220-221
• 页数: 2页
• 分类号: G647

摘要

校园一卡通系统已经被广泛应用,在日常的使用过程中产生了大量的消费数据。应用数据挖掘技术对校园一卡通的消费数据进行挖掘,基于RIPPER算法建立高校贫困生的分类模型,对高校贫困生认定具有一定得指导作用。同时,对挖掘过程中产生的分类不平衡问题引入了矫正矩阵进行矫正,得到了较好的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田爱奎	山东理工大学计算机科学与技术学院	28	164	8.0	12.0
2	谭浩	山东理工大学计算机科学与技术学院	6	17	2.0	4.0
3	郑睿	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	15	2.0	3.0