基于校园数据的大学生党员关联因素分析及预测  

作　　者：高云 严笑凯[2] 葛鑫 

机构地区：[1]西北工业大学校团委,陕西西安710072 [2]西北工业大学计算机学院,陕西西安710072

出　　处：《大学》2025年第4期71-74,共4页University

基　　金：西北工业大学2019年度理论政策类项目“基于概率图模型党员画像研究——以西北工业大学计算机学院学生为例”(项目编号:D5000200086)。

摘　　要：智慧校园建设采集了完备的校园学生数据,为客观分析大学生党员特性,建立科学化的大学生党员监督评价和培养教育体系提供了重要机遇。文章开展了大学生党员特点数据分析,以及基于特点数据的大学生预测。首先,根据以往的研究结果和大学生党员培养要求,对重点大学生数据进行搜集和预处理;其次,采用卡方检验对大学生数据进行分析,找出主要特征;再次,以主要特征为输入,通过朴素贝叶斯模型建立了党员及优秀党员分类预测模型。此外,文章还发现了大学生党员的新特点,有助于学生辅导员和党务工作者采取有针对性的措施。

关 键 词：高校党建 大学生党员 数据挖掘 

分 类 号：G641[文化科学—高等教育学]