基于KMeans和LightGBM模型的大学生公益人群画像分析
大学生公益是国家公益事业的重要组成部分.高校如何设计公益活动以吸纳更多大学生加入公益队伍已成为一个严峻的问题.文章通过调查问卷获得的数据沿着如下路线来构建大学生公益人群画像体系:首先引入KMeans聚类模型对大学生公益人群进行分类,然后利用t-SNE降维算法可视化分类效果,最后应用LightGBM模型提取特征的重要性,以将某类和其他类区别开来,凸显本类的特征,通过描述各类的特征对人群画像.得出结论:大学生公益人群划可分为三类,根据各类特征可画像为观望型人群、积极型人群及消极型人群.
大学生公益、人群画像、KMeans聚类、t-SNE可视化、LightGBM模型
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TP311(计算技术、计算机技术)
安徽省重点研究与开发计划项目;安徽省高校自然科学重点研究项目;安徽省级教学团队;安徽省精品线下开放课程;安徽省大学生创新训练项目
2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
39-42
