基于Canopy聚类算法的高校家庭经济困难学生预测的研究

• 作者: 高丽君
• 来源期刊: 智库时代
• 关键词: 家庭经济困难学生 预测模型 数据挖掘 Canopy聚类算法
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 智库理论
• 页码范围: 208-209
• 页数: 2页
• 分类号: G647
• 语种: 中文

摘要

新形势下，育人为本的思想是资助工作的价值诉求和核心理念所在，贯穿学生资助工作的全过程。将大数据技术应用于高校精准资助管理工作中，通过建立学生信息大数据库的信息项目，包括食堂消费卡数据、去图书馆次数等信息，以Canopy聚类算法为技术依托，建立高校家庭经济困难学生预测模型，从而有利于实现更精准化、动态化地管理，进而形成“经济资助、心理辅导、精神帮扶、学业指导、能力提升”五位一体的发展型资助体系。