精选优质文档-倾情为你奉上学生一卡通消费大数据贫困生挖掘随着高等教育规模的迅速扩大，各个高校的贫困生数量也在不断攀升。教育部的一项调查显示，目前高校中存在经济困难的学生占在校学生的15%-30%1。因此，越来越多的研究关注如何解决贫困生问题2。有的研究关注能否为贫困生争取有益的条件，例如国家层面的助学贷款；学校层面的校级奖学金和提供助学岗位等3；有的研究则借助信息技术的手段，建立贫困生信息管理系统，实现信息的登记、查询、计算和分析4。这些研究虽然提高了贫困生管理工作的效率，但如何通过分析这些数据得到一些知识或规律，从而帮助有关贫困生工作人员完善目前的贫困生资助体系，制定合理科学的资助政策是一项有重要意义的工作5。在这种驱动下，现在越来越多的研究把数据挖掘方法引入到高校贫困生资格认证分析中。例如，采用改进的K-Means聚类算法对高校学生的校园卡消费数据进行分析，基于聚类结果计算每个学生的贫困程度，用来辅助高校资助决策工作6；还有研究采用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）对学生校园一卡通的消费数据进行分析，将学生按贫困与
