运用KGMeans聚类算法构建大学生家庭困难程度量化评定体系  

作　　者：张利芝 

机构地区：[1]湖南工程学院

出　　处：《前卫》2024年第30期0010-0012,共3页

基　　金：2022年度教育部人文社会科学研究专项任务项目(高校辅导员研究),项目名称:基于家庭经济困难学生群体画像分析的精准思政研究,项目编号:22JDSZ3190

摘　　要：大学生家庭经济困难程度的精准识别,是实施有效学生资助政策的基础和重要步骤.针对当前认定程序中存在的局限性,本文利用大数据的广泛性与精准性,以及KGMeans算法在处理大量数据时将相似样本聚类为同一组群,组群间保持显著差异的特点,将大学生家庭经济状况细分为四个类别,构建了一个科学、客观的家庭经济困难程度量化评定体系.该体系的构建不仅有助于提升资助工作的精准度与效率,也为实现大学生资助的个性化、差异化提供了理论和实践支持,对于促进教育均衡发展与资源优化配置具有重要意义.

关 键 词：KGMeans聚类算法 量化评定体系 构建 

分 类 号：G0[文化科学]