【摘要】：隨著時代發(fā)展,加快了校園學生數(shù)據(jù)信息化速度,學校的各個管理部門更多的將學生數(shù)據(jù)存儲在電腦上,讓學校里學生管理工作效率更高。各個部門的相關數(shù)據(jù)越來越多,而這些數(shù)據(jù)都與學生的在校行為息息相關,可以很好的反映學生在校的行為習慣和學習現(xiàn)狀。因此,采用數(shù)據(jù)挖掘技術去對學生行為數(shù)據(jù)進行觀測和分析,對于學校和學生的管理以及建設都非常重要,可以很好的提高學校的管理效率。本課題利用杭州某高校的校園一卡通消費數(shù)據(jù)和教務處資助名單來進行貧困生分類預測研究,利用鄭州某高校的學生上網(wǎng)日志,來對學生的上網(wǎng)行為進行聚類分析。學校已經(jīng)開始廣泛使用校園一卡通系統(tǒng),學生在日常的消費使用過程中產(chǎn)生了大量的一卡通數(shù)據(jù),以學生在一卡通卡務中心、信息中心產(chǎn)生的相關數(shù)據(jù)為研究對象,將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到校園一卡通的消費數(shù)據(jù)中來進行深度挖掘;本文基于機器學習分類算法構建高校貧困生的分類模型,提出了將PCA和SMOTE算法結(jié)合起來的PS-XGBOOST模型進行分類預測,為我國高校貧困學生的評定標準提供重要依據(jù),保證學校貧困學生認定的公正。在深度學習K-MEANS算法和CANOPY算法的基礎上,基于HADOOP平臺設計了這兩種算法的并行化的算法,同時提出改進的CAK-MEANS算法,并將改進的并行算法部署在3臺機器組成的HADOOP集群上來對學生在校的上網(wǎng)數(shù)據(jù)進行研究。本課題通過結(jié)合大數(shù)據(jù)技術與聚類算法從各維度分析了學生的行為數(shù)據(jù),得出的結(jié)果能幫助老師對學生有進一步的了解;而且采用大數(shù)據(jù)技術分析學生的上網(wǎng)數(shù)據(jù),可以從技術角度來對校園網(wǎng)的管理工作提供決策幫助。
【學位授予單位】：華北水利水電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G647;TP311.13
【圖文】：

數(shù)據(jù)挖掘相關學科Fig.2-1Dataminingrelateddisciplines

數(shù)據(jù)挖掘流程

K-MEANS算法流程圖

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本文編號：2778863