【摘 要】
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高校学生的信用评价和诚信水平是社会信用体系建设的重要组成部分,也是学校开展诚信教育及评价的重要内容。由于高校学生具有无稳定收入、学历较高、信用数据来源多样等特点,与借贷个人信用评价指标体系具有较大差异。本文针对高校学生在校学习、生活数据及个人社交数据,在已有信用评价指标的基础上,对高校学生的信用数据融合、信用评价指标体系、评价模型等技术进行了研究,并研制了相应系统。主要工作如下:1.针对高校学生信
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高校学生的信用评价和诚信水平是社会信用体系建设的重要组成部分,也是学校开展诚信教育及评价的重要内容。由于高校学生具有无稳定收入、学历较高、信用数据来源多样等特点,与借贷个人信用评价指标体系具有较大差异。本文针对高校学生在校学习、生活数据及个人社交数据,在已有信用评价指标的基础上,对高校学生的信用数据融合、信用评价指标体系、评价模型等技术进行了研究,并研制了相应系统。主要工作如下:1.针对高校学生信用数据来源于学工系统、教务处、图书馆、财务处等多个系统,存在数据结构多样、重复、冲突、缺失等问题,利用改进D-S证据理论算法和知识图谱中的知识融合相关技术,解决具有时间属性的数据冲突问题,并实现了高校学生的多源信用数据的融合。2.针对高校学生信用数据的特点,利用学生在校的基本身份信息、图书馆借阅记录、奖惩记录、学费缴纳记录、一卡通消费记录、社交数据等信用数据,同时考虑到信用状况的动态变化性,以及高校学期学年的周期性,构建了针对高校学生的信用评价指标体系,并建立相应的信用评分模型。3.针对高校对学生信用评价的需求,实现了高校学生信用评价系统。该系统由信用数据采集与融合、信用评分、信用查询三个子系统组成。信用数据采集与融合系统采用Python及Scrapy技术实现,具有学生信用数据采集、融合及存储功能;信用评分系统由Python、Shell脚本技术实现,利用融合后的信用数据进行信用评分;信用查询系统由Java和Ant-Design组件实现,提供信用评分查询、奖惩数据导入等功能。整个系统为高校提供学生信用评价及信用管理服务。经过功能和性能测试,系统提供了13个功能模块,能及时准确的采集学生信用数据,定期更新信用评分,百万条数据的系统响应时间小于3s。
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