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一种基于机器学习的学生贫困程度预测方法

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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。

著录项

公开/公告号CN109145113B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-21

原文格式PDF
申请/专利权人北京桃花岛信息技术有限公司;
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申请/专利号CN201810972342.8
发明设计人陈岩;俞跃舒;
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申请日2018-08-24
分类号G06F16/35(20190101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/20(20120101);
代理机构34146 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
入库时间 2022-08-23 12:59:11

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