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基于降维方法的大学生自我目标实现情况量化评价模型

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随着经济发展,社会对于高等教育人才的数量需求日益增长.而大学生作为一个特殊的群体,其发展备受关注.基于问卷调查的数据,本文利用关联性规则进行了数据挖掘,发现了对自身目标完成情况较好的人群一般成绩在前20%,处于大三阶段,并且每日为实现目标花费三小时以上.然后基于主成分分析的影响因素进行降维,得到四个准则层:个体学习因素、个体内部因素、目标因素、外界因素.基于层次分析确定因素权值,确定五个判断矩阵,均通过一致性检验,最后得到各影响因子评价值的计算公式.

王聪珊、王渭杰、蔡晓婷、高钰博、黄初

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杭州师范大学理学院

大学生目标实现情况 关联规则挖掘 主成分分析 层次分析

杭州师范大学"星光计划“学生创新创业项目项目名称

2020

神州
中国通俗文艺研究会

神州

ISSN：1009-5071
年,卷(期)：2020.(15)
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