TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于对有限个方案进行排序或评价。在大学排名中，TOPSIS方法可以帮助根据不同的评价指标对大学进行综合排名。以下是使用TOPSIS法进行大学排名的基本步骤：
确定评价指标：
首先需要确定用于评价大学排名的指标，这些指标可能包括学术声誉、雇主评价、生师比、教师论文引用率、国际教师占比、国际学生占比等。
数据标准化：
由于不同指标的量纲和量级可能不同，需要对数据进行标准化处理，以便于比较。
确定正理想解和负理想解：
正理想解表示所有指标中表现最好的方案，而负理想解则表示所有指标中表现最差的方案。
计算加权欧氏距离：
对于每个大学，计算其与正理想解和负理想解的加权欧氏距离。
计算接近度：
根据大学与正理想解的加权距离和与负理想解的加权距离，计算每个大学的接近度。接近度越高，排名越靠前。
排名：
根据接近度对大学进行排序，接近度最高的大学排名最高。
使用TOPSIS法进行大学排名可以综合考虑多个指标，给出一个全面且量化的排名结果。需要注意的是，排名结果可能受到指标选择和权重分配的影响，因此在实际应用中需要谨慎选择指标和权重。