基于贝叶斯网络模型的高校贫困生预测实证分析

• 作者: 李斌 王卫星 王萍 胡屹峰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 贝叶斯网络 高校贫困生 预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 262-268
• 页数: 7页
• 字数: 5517字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006705

摘要

贝叶斯网络通过确定变量结点网络结构和参数学习来进行网络模型的概率推理,在样本数据不是过大的条件下能得到较精确的预测结果.从高校统一标准化的各数据平台中选取学生行为数据作为训练样本构建贝叶斯网络并进行参数学习得到推理模型,进而对高校学生的贫困程度进行预测,可以得出预测结果与实际样本对比没有显著差异,实现用数据分析精确判定高校学生的贫困程度水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萍	河南科技大学应用工程学院现代教育技术中心	62	308	8.0	14.0
2	李斌	河南科技大学应用工程学院现代教育技术中心	52	197	8.0	10.0
3	王卫星	河南科技大学应用工程学院现代教育技术中心	4	8	2.0	2.0
4	胡屹峰	河南科技大学应用工程学院现代教育技术中心	1	5	1.0	1.0