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人工智能提升高校资助体系透明度与公平性的实施路径

引言

基于大数据的高校资助需求预测需要依赖科学的预测模型。常见的预测模型包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。通过对历史数据的训练，预测模型能够根据当前的学生数据预测出未来一段时间内的资助需求量。

数据挖掘技术在高校资助需求预测中发挥着重要作用。数据挖掘不仅仅是对数据的统计描述，它通过对历史数据的深度分析，揭示出学生资助需求背后的潜在规律。例如，通过聚类分析可以将学生按照资助需求的不同类型进行分类，帮助高校了解不同群体的资助特点；通过关联规则挖掘，可以发现资助需求与