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大数据背景下高校资助对象精准认定研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 资助对象精准认定研究现状第12-15页
        1.2.1 国内外研究现状第12-15页
        1.2.2 资助对象精准认定研究存在的问题第15页
    1.3 研究内容和创新第15-16页
        1.3.1 主要研究内容第15-16页
        1.3.2 论文的创新点第16页
    1.4 本文的组织结构第16-18页
第2章 高校资助对象精准认定相关理论及技术第18-30页
    2.1 精准资助概述第18-19页
    2.2 资助对象精准认定相关理论第19-21页
        2.2.1 教育公平理论第19-20页
        2.2.2 国家助学金管理办法第20-21页
    2.3 资助对象精准认定中数据挖掘方法第21-27页
        2.3.1 数据挖掘基本流程第21-22页
        2.3.2 常用数据挖掘算法第22-27页
    2.4 大数据背景下高校资助对象精准认定的特点第27-28页
    2.5 数据不平衡性研究第28-29页
        2.5.1 不平衡数据特点第28页
        2.5.2 不平衡数据的处理方法第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 高校资助对象精准认定指标体系构建和数据预处理第30-46页
    3.1 高校资助对象精准认定指标体系设计的原则和思路第30-32页
        3.1.1 指导思想第30-31页
        3.1.2 构建原则第31-32页
    3.2 高校资助对象精准认定指标体系第32-36页
        3.2.1 指标构建第32-34页
        3.2.2 指标意义第34-36页
    3.3 高校资助对象精准认定数据预处理第36-45页
        3.3.1 数据构成第36-38页
        3.3.2 数据预处理第38-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 基于SMOTE的高校资助对象精准认定第46-56页
    4.1 资助对象精准认定数据不平衡性第46-49页
        4.1.1 资助对象精准认定不平衡数据特征第46-47页
        4.1.2 数据不平衡对资助对象认定精准性影响第47-49页
    4.2 基于SMOTE的不平衡数据处理第49-51页
        4.2.1 SMOTE模型原理第49-50页
        4.2.2 SMOTE不平衡数据处理第50-51页
    4.3 实验结果分析第51-54页
        4.3.1 SMOTE平衡数据有效性验证第51-53页
        4.3.2 指标体系有效性验证第53-54页
    4.4 本章小结第54-56页
第5章 结论与展望第56-59页
    5.1 总结第56页
    5.2 展望第56-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况第65-66页

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