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基于一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)和朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2018-10-29 13:48
【摘要】:隨著信息化與數(shù)字化校園建設(shè)的不斷深入發(fā)展,校園“一卡通”系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)滲入到高校大學(xué)生的學(xué)習(xí)、生活等方方面面。在這種背景下,大量的學(xué)生的各種活動(dòng)“痕跡”數(shù)據(jù)都以文本的方式被完整地記錄下來(lái),為我們分析各種學(xué)生活動(dòng)提供了可能。如果我們能利用獲得的海量數(shù)據(jù),挖掘出學(xué)生的行為特點(diǎn),將無(wú)疑為學(xué)校的日常管理和決策制定提供重要參考。因此怎樣利用這些數(shù)據(jù)為完善校園相關(guān)方面的建設(shè)提供有利幫助,是校園卡數(shù)據(jù)研究的重點(diǎn)方向。目前關(guān)于一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)的研究集中在通過(guò)統(tǒng)計(jì)或者數(shù)據(jù)挖掘的方法來(lái)研究學(xué)生的消費(fèi)行為。而大學(xué)生在校期間的主要時(shí)間是在校內(nèi)學(xué)習(xí)和生活,這決定了大學(xué)生最重要的行為是“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”。傳統(tǒng)上通過(guò)觀察、調(diào)查問(wèn)卷等方法來(lái)研究學(xué)生的行為,但是由于數(shù)據(jù)的客觀性差、數(shù)據(jù)量小等原因,使得這一問(wèn)題很難得到滿意的解決。能否通過(guò)一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”是我們關(guān)心的問(wèn)題。而“學(xué)習(xí)成績(jī)”和“朋友關(guān)系”分別作為“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”的直接結(jié)果,是對(duì)它們的重要反映。因此,如何利用一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)成績(jī)”和“朋友關(guān)系”是研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”的重要研究方向。本文基于一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù),借鑒了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方法研究了學(xué)生的“學(xué)習(xí)成績(jī)”和“朋友關(guān)系”。本文主要工作如下:(1)細(xì)致分析了學(xué)生早餐次數(shù)與專業(yè)成績(jī)之間的秩相關(guān)性以及消費(fèi)時(shí)間間隔序列陣發(fā)性與專業(yè)成績(jī)的秩相關(guān)性,并使用機(jī)器學(xué)習(xí)的KNN (K Nearest Neighbor)分類算法對(duì)學(xué)生的成績(jī)等級(jí)進(jìn)行了預(yù)測(cè),取得了很高的準(zhǔn)確率。(2)基于一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建了消費(fèi)數(shù)據(jù)的二分網(wǎng)絡(luò),并采用多重檢驗(yàn)的方法對(duì)學(xué)生共現(xiàn)是否源于隨機(jī)相遇進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證,得到了學(xué)生朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò),然后對(duì)所得到的學(xué)生朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)基本特征進(jìn)行了分析。
[Abstract]:With the continuous development of information and digital campus construction, the application of campus "one-card" system has penetrated into the study, life and other aspects of college students. In this context, a large number of student activities "trace" data are recorded in the form of text, which provides us with the possibility to analyze various student activities. If we can make use of the massive data we get, we can find out the characteristics of students' behavior, which will undoubtedly provide an important reference for the daily management and decision-making of the school. Therefore, how to make use of these data for the improvement of campus related aspects of the construction is the key direction of campus card data research. At present, the research on the consumption data of one card is focused on the research of students' consumption behavior by means of statistics or data mining. The main time of college students is to study and live in school, which determines that the most important behaviors of college students are "learning behavior" and "communication behavior". Traditionally, students' behavior is studied by means of observation, questionnaire and so on. However, because of the poor objectivity of data and the small amount of data, it is difficult to solve this problem satisfactorily. Whether we can study the students'"learning behavior" and "communication behavior" through the consumption data of one-card is our concern. As the direct result of "learning behavior" and "communication behavior", "academic achievement" and "friend relationship" are important reflection of them. Therefore, it is an important research direction to study students'"learning behavior" and "communication behavior" by using the data of one-card consumption to study students'"academic achievement" and "friends' relationship". Based on the one-card consumption data, this paper studies students'"learning achievement" and "friend relationship" by using the research method of complex network. The main work of this paper is as follows: (1) the rank correlation between breakfast frequency and professional achievement and the rank correlation between paroxysmal consumption time series and professional achievement are analyzed in detail. The KNN (K Nearest Neighbor) classification algorithm of machine learning is used to predict the grade of students, and a high accuracy rate is obtained. (2) based on the consumption data of one card, a binary network of consumption data is constructed. The method of multiple test is used to verify whether the co-occurrence of students originated from random encounter, and the network of student friend relationship is obtained. Then, the basic characteristics of the network of students' friend relationship are analyzed.
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP311.13;TN409

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本文編號(hào):2297870

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