【摘 要】
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[目的/意义]高校评估指标设置和权重测量分配等环节出现的主观性因素,使得不同评估报告中的高校排名结果之间存在一定差异。[方法/过程]为此,笔者融合面板数据模型和层次分析
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“面向海量科技文献的潜在‘精品’识别方法与应用研究”(项目编号:20CTQ031),江苏省高等教育教改研究立项课题“大数据驱动的信息管理与信息系统品牌专业建设探索与实践研究”(项目编号:2019JSJG299)。
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[目的/意义]高校评估指标设置和权重测量分配等环节出现的主观性因素,使得不同评估报告中的高校排名结果之间存在一定差异。[方法/过程]为此,笔者融合面板数据模型和层次分析模型构建一个测度指标权重的全定量测度模型,并设计和实现融合新型指标测度模型的改进型TOPSIS模型和灰色关联模型,评估分析了2017年中国最好大学排名的TOP100高校,并与TOPSIS模型、融合熵值法权重的改进TOPSIS模型等传统定量评估方法的评估结果进行比较。[结果/结论]融合面板数据模型和层次分析模型权重的新型评估方法具有较好的评估
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