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基于SMOTE-LR的大学生学术失信预测研究
被引量：
2
1
作者
李志强
余炫朴
《东北师大学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2021年第4期76-83,共8页
在我国社会、经济与科学技术不断发展的背景下,信用成为生活中不可或缺的重要元素,但学术造假、信贷违约等大学生信用问题也逐渐显露出来。本文对我国大学生学术信用及相关内容的研究现状进行了梳理,总结了现阶段其存在的问题。基于合...
在我国社会、经济与科学技术不断发展的背景下,信用成为生活中不可或缺的重要元素,但学术造假、信贷违约等大学生信用问题也逐渐显露出来。本文对我国大学生学术信用及相关内容的研究现状进行了梳理,总结了现阶段其存在的问题。基于合成少数类过采样技术(SMOTE)与线性逻辑回归(LR),设计了SMOTE-LR学术失信预测模型,通过实证分析,该预测模型结果具有一定的准确性。大学生学术失信预测模型在人才选拔、学历考试及个人征信等场景应用中起着重要的作用。
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关键词
学术信用
失信预测
合成少数类过采样技术
线性逻辑回归
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职称材料
题名
基于SMOTE-LR的大学生学术失信预测研究
被引量：
2
1
作者
李志强
余炫朴
机构
江西财经大学统计学院
出处
《东北师大学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2021年第4期76-83,共8页
基金
全国统计科学研究项目(2020LY038)
国家自然科学基金委员会资助项目(71663024)
江西省高校人文社科研究基地重点研究项目(JD1573)。
文摘
在我国社会、经济与科学技术不断发展的背景下,信用成为生活中不可或缺的重要元素,但学术造假、信贷违约等大学生信用问题也逐渐显露出来。本文对我国大学生学术信用及相关内容的研究现状进行了梳理,总结了现阶段其存在的问题。基于合成少数类过采样技术(SMOTE)与线性逻辑回归(LR),设计了SMOTE-LR学术失信预测模型,通过实证分析,该预测模型结果具有一定的准确性。大学生学术失信预测模型在人才选拔、学历考试及个人征信等场景应用中起着重要的作用。
关键词
学术信用
失信预测
合成少数类过采样技术
线性逻辑回归
Keywords
Academic Credit
Prediction of Default
Synthetic Minority Oversampling Technique
Linear Logistic Regression
分类号
G641 [文化科学—高等教育学]
C8 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SMOTE-LR的大学生学术失信预测研究
李志强
余炫朴
《东北师大学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2021
2
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