【摘 要】
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随着数字化校园的推行,利用大数据和机器学习算法识别真正困难的大学生,实现助学金公平发放,可为高校资助问题提供技术支持和辅助决策。首先,提出了一种利用多特征融合和集成
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学安全科学与工程学院
【基金项目】
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陕西省联合基金项目(2019JLZ-08)
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随着数字化校园的推行,利用大数据和机器学习算法识别真正困难的大学生,实现助学金公平发放,可为高校资助问题提供技术支持和辅助决策。首先,提出了一种利用多特征融合和集成学习的助学金预测方法,对消费、成绩、出入宿舍、图书借阅等大学生日常行为数据进行预处理和特征提取,分析特征的重要性,并进行特征融合,构造了一个21维特征向量。然后,利用集成学习方法对梯度提升决策树,随机森林,AdaBoost,SVM等分类器进行集成,采用过采样和交叉验证的方法,利用不同组合策略对大学生助学金进行分类预测。通过对10885位大学生日
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