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题名基于文本过滤技术的多来源高校财务数据智能聚合方法
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作者
何秀楠
薛亚琴
陈晓红
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机构
南通大学财务处
南通大学信息科学技术学院
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出处
《无线互联科技》
2024年第21期107-109,共3页
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文摘
高校财务数据来源广泛且数量庞大,影响了财务数据的利用效率。针对这一问题,文章提出了基于文本过滤技术的多来源高校财务数据智能聚合方法,先爬取并预处理多来源高校财务文本数据,利用朴素贝叶斯分类器,结合类别阈值设计文本过滤技术,过滤多来源高校财务数据中的不良文本;然后通过Jaro-Winkler相似度匹配算法将过滤后文本聚合在一起,实现多来源高校财务数据智能聚合。实验结果表明,应用该方法后,多来源高校财务数据智能聚合结果的归一化互信息高达0.918,聚合效果优越。
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关键词
文本过滤技术
多来源数据
高校财务数据
数据聚合
智能聚合方法
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Keywords
text filtering technology
multi-source data
university financial data
data aggregation
intelligent aggregation method
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于高校智慧财务数据的大学生消费水平分析建模研究
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作者
于业松
尹宏佳
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机构
南京信息职业技术学院
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出处
《信息化研究》
2022年第6期1-6,20,共7页
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文摘
目前,各大高校的扶贫资助体系与政策都较为完善,但在帮扶贫困大学生的精准性上还有所欠缺。贫困生碍于面子不愿参选,非贫困生浑水摸鱼顶替名额,这使得学校帮扶贫困生工作的难度大大增加,且迫切需求一套科学、精准的评定贫困生的方法。本研究以智慧财务校园支付系统采集的消费数据作为数据支撑资源,建立数据库,通过聚类算法进行数据挖掘、分类与统计,对学生在校消费水平按阶梯划分,建立精准帮扶分析模型;通过收集同学评价、了解生源地经济水平为辅助手段,侧面反映个体在校期间的消费行为偏好,从而达到精准帮扶的目的,为最终决策提供依据和数据支撑。
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关键词
高校智慧财务数据
数据分析
K-MEANS聚类算法
消费水平
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Keywords
smart financial data of universities
data analysis
k-means clustering algorithm
consumption level
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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