基于多维权重K-means算法的智慧宿舍分配实践
摘要：针对传统宿管系统宿舍随机分配模式中存在的匹配失衡、管理低效等问题，文章提出一种基于多维权重的K-means智慧宿舍分配算法。通过大数据ETL技术，整合校内学工、教务、后勤、宿管等系统的多源异构数据，构建包含学生基本属性、行为特征等不同权重的多维度数据集，采用K-means聚类算法对学生特征分组，结合AHP层次分析法建立床位分配体系，实现宿舍分配精准匹配；最后通过在江西外语外贸职业学院的试点验证，结果显示将床位分配满意度从62%提升至88%，异常调整率从28%降至7%，显著优于传统随机分配模式。（剩余5760字）
