简介:今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.
简介:据中南财经政法大学图书馆期刊信息检索中心提供的信息,2013年度,在中国人民大学书报资料中心复印报刊资料125个人文社科类专题、《新华文摘》、《高等学校文科学术文摘》、《中国社会科学文摘》这4家最具权威影响力的文摘,以及《北京大学学报(文科学报概览)》等9种专业学科文摘、《报刊文摘》等5种文摘报纸,共计139条检索途径中,《理论学刊》共被转载文章53篇,其中人大复印报刊资料36篇、《新华文摘》9篇、《中国社会科学文摘》6篇、《高等学校文科学术文摘》1篇、《历史与社会》1篇。
简介:大学排行榜的好坏,取决于评价标准的设计、统计数据的方式以及具体操作是否严谨.大学评价不能重"物"轻"人".对于"大学精神",我认为没有凝定不变的东西,也不相信用一两句话就能概括十几万人近百年的努力,有关讨论是"可爱"而"不可信"的,而我宁愿把这种讨论转化为讲述"大学故事".校园里广泛流传的故事,经过一代代师生的选择、淘洗和再创造,以活灵活现的形式,不断传承并塑造着大学精神.它同样可以成为大学史乃至教育学研究的重要课题.大学教授是大学故事中的主体,如何实现古人"从游"之义,坚守与自己身份相适应的道德准则,经得住金钱和名位的诱惑,已成为十分严峻的问题.必须回到"尊师重道"上来,在对中国传统教育精神的理解、接纳和转化中,重建师生关系,重塑教授形象.
简介:伴随着教育的民主化、国际化和一定程度的市场化浪潮,大学正被裹挟着卷入各种排名漩涡中——“由于大学排行榜应对了建立外部基准、易获取性和可比性的需要,成为全球社会无法忽视的一种高等教育评价模式,国家和大学都被置于测量、量化和比较之下。”排行榜对大学的排名,部分依据于大学声誉。排行榜公布后,会对大学声誉产生影响,进而影响办学实力的提升,影响波及到大学在下一次或其他排行榜上的排名。大学必须对“排名”与“声誉”在排行榜之间循环互动的这种关系予以高度重视,在认真研判排行榜是否“权威”、本校排名与实际是否相符的基础上,迅速采取相应的态度和行动。