Semantic Scholar 与 Crossref 可核验的 DOI / 作者记录。
Research / DOI-backed evidence
把研究变成可交互的证据链
这页不是静态论文列表，而是把我的公开论文、建模方法和教育产品能力放进同一套动态阅读路径： 先看可信来源，再看模型方法，最后看这些研究如何转化为 AI 教育产品。
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verified papers
AHP
PCA
KNN
TOPSIS
Survey
Frontiers in Sports and Active Living 奥运项目选择建模论文。
国际高中学生互联网资源学习研究中的问卷样本规模。
三篇公开条目集中在 2025 年，和当前 AI 教育产品主线同步。
Featured paper
第一作者论文放在最前面，因为它最能体现“从复杂规则到可解释模型”的能力。
Quantifying future Olympic sport selection: a data-driven framework for SDE evaluation and selection
这篇论文把奥运项目选择从主观判断转成多指标决策问题，使用 AHP、PCA 和 KNN 对候选运动项目进行量化评估。它适合放在网站里证明：我能把开放问题拆成指标、权重、特征和可解释输出。
Publications
论文卡片按“题目、来源、方法、和个人网站主线的关系”组织，访客不需要读完整摘要也能理解价值。
Quantifying future Olympic sport selection
用 AHP、PCA、KNN 建立未来奥运项目选择的数据驱动评估框架。
10.3389/fspor.2025.1596196The Olympic Sports Evaluation Model Based on Entropy Weight Method and Improved TOPSIS
用 6 个评价维度和 22 个指标矩阵评估运动项目与奥运核心价值的匹配度。
10.71113/jcsis.v2i7.365The Specific Application of Internet Resources in the Learning Process of Chinese International High School Students
基于 536 名学生调研，分析国际高中生使用互联网资源学习时的依赖、收益和信息素养缺口。
10.54254/2753-7064/2025.22692From paper to product
动态设计重点放在“研究如何进入产品判断”，让论文不只是背书，而是能解释我的 AI 教育产品方法。
多指标评价
AHP、熵权法、TOPSIS、PCA、KNN 可以转化为申请规划里的学校匹配、活动质量评估和优先级排序。
真实学生场景
国际高中生的互联网学习行为能支撑资源推荐、信息素养训练和 AI 学习助手的产品假设。
可信输出
DOI、作者顺序和来源记录给招生官、导师和招聘方一个可核验的研究证据入口。