关于大学排名的模型，可以归纳为以下几种：
Borda函数模型
考虑最近4年内的大学排名，引入Borda函数来反映大学稳定情况下的总体实力。
不同年份的排名参考价值不同，距离2015年越近的年份，其排名参考价值越大。
通过赋予不同年份的Borda值一个权重，综合得到具有稳定性的各个大学的排名。
主成分分析（PCA）和模糊熵值定权模型
建立基于主成分分析的降维模型和基于模糊熵值定权的综合评价模型。
层次分析（AHP）和网络层次分析（NHP）模型
通过Python编写网络爬虫获取211院校学生所关注的9项指标数据，建立层次分析模型和网络层次分析模型。
世界大学排名模型
QS排名：基于学术声誉、雇主声誉、师生比例、研究引用率、国际化等评分标准。
THE排名：以教学、研究、知识转化、国际视野等多项指标衡量大学综合实力。
ARWU排名：以评价方法的客观、透明和稳定而著称。
US NEWS排名：通常在每年10月发布。
这些模型和排名系统通常考虑了大学的教学质量、研究水平、国际化程度、师生比例、学术声誉等多个维度，通过不同的算法和权重分配，对大学进行综合评价和排名。不同的排名系统侧重点可能有所不同，但都旨在提供一个全面、客观的大学评价。
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