一种基于机器学习的学生贫困程度预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201810972342.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109145113B | 公开（公告）日 | 2021-12-21 |
| 申请公布号 | CN109145113B | 申请公布日 | 2021-12-21 |
| 分类号 | G06F16/35（2019.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/20（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈岩;俞跃舒 | 申请（专利权）人 | 北京桃花岛信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 合肥中谷知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 洪玲 |
| 地址 | 100089 北京市海淀区玲珑路9号院东区8号楼12层1218 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于机器学习的学生贫困程度预测方法，通过获取学生相关渠道的数据，将数据进行解析并计算出学生贫困的各种特征值，对缺失数值进行填补，并对数据进行标准化，映射到固定区间，后按照快速聚类算法，采用欧氏距离将数据聚集为多类，并计算每类对评价贫困程度的重要程度。对分类后每组数据组成的矩阵按照相关性分块，最终根据分块后的矩阵计算贫困综合得分，所述综合得分可以在贫困生资助时的资助金额决策时用以参考，其中分数越高说明越贫困，越需要资助。本发明还提出了若干方案用以快速发现异常的贫困生，和从数据中筛选贫困生致贫原因。 |
