基于WiFi登录数据的大学生校园活动时空特征研究

发布时间：2017-08-30 02:25

  本文关键词：基于WiFi登录数据的大学生校园活动时空特征研究

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【摘要】：大数据时代,随着移动定位、无线通信和互联网技术的发展,获取用户位置的手段更加多样化。利用移动通信数据、GPS定位数据、社交网络签到数据等来研究人的时空行为已经成为大数据时代的热门话题,也为时空GIS的发展带来了新的机遇和挑战。随着国家对高等教育的重视,对大学生群体行为特征的研究越来越受到关注。高校信息化建设,网络环境的完善,学生位置记录数据爆炸式增长,为大学生时空行为的研究提供了客观条件。本研究顺应大数据时代发展研究人类行为潮流,但不同于目前诸多研究各类行政区域尺度问题,而是将研究尺度转向了亚城市尺度即校园社区范围；以往通过日志访谈、问卷调查等传统方式对学生时空行为特征的研究,本研究则利用大数据,摒弃了小样本的局限性。论文旨在通过大数据技术,为研究大学生时空行为特征提供新的思路和技术支持。选取了华中师范大学学生作为实证研究对象。1)获取了该校学生校园WiFi登录位置记录数据,对原始数据进行过滤、清洗和离散化等数据预处理过程,得到对研究有价值的数据,并对数据进行存储、管理；2)搭建B/S结构的大学生校园分布可视化平台；3)利用可视化分析、时空数据分类、空间分析、数据挖掘和推理相结合等方法从校园活动时间、活动空间、活动类型三方面分析学生校园活动的时空特征。其中从校园活动时间方面分析：①不同年级大学生校园活动在时间上具有趋同性和周期性。年级越高,行为选择更多,稳定性更高；②男女校园活动时间相似,男生行为选择稳定性大于女生：③理工科生相比文科生、体育生上网频率最高,行为方式最单一；④综合成绩好的学生,上网次数越多,活动时间越频繁；综合成绩差的学生上网时间越不规律,活动方式不确定性越大。从校园活动空间方面分析：①校园上网点密度高的区域主要在东区学生宿舍和一些主要的教学楼区域；②热点区域先增多后减少再增多最后减少甚至消失,与生活作息相符。③校园上网点数量聚合点东西分布差异显著。从校园活动类型特征分析：校园活动行为类型选择时空差异显著,且具有稳定性、周期性特征,强制性行为多于自主选择行为。在三方面分析的基础上总结出学生时空行为具有一致性、规律性、集聚性、依赖性和就近性等五大特征。4)尝试从内在机制和环境因素两大方面探讨其时空行为特征的驱动力,为学校管理提供了决策支持。
【关键词】：时空行为 WebGIS 大数据 WiFi 华中师范大学
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G655.5;P208
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 大数据与时空行为研究11-12
• 1.2.2 行为模式中的时空分析方法12-13
• 1.2.3 大学生行为研究现状13-14
• 1.3 研究意义14
• 1.3.1 理论意义14
• 1.3.2 应用意义14
• 1.4 研究区概况和研究内容14-15
• 1.4.1 研究区概况14-15
• 1.4.2 研究内容15
• 1.5 研究方法和技术路线15-17
• 1.5.1 研究方法15-16
• 1.5.2 技术路线16-17
• 1.6 文章组织结构17-18
• 2 相关理论与技术18-25
• 2.1 时空行为18
• 2.2 大数据18-19
• 2.2.1 内涵18-19
• 2.2.2 特征19
• 2.3 WiFi定位技术19-20
• 2.4 可视化平台建设相关介绍20-25
• 2.4.1 B/S结构简介20-21
• 2.4.2 Web开发中相关技术21-25
• 3 数据预处理25-32
• 3.1 数据获取与导入25-28
• 3.2 数据过滤和清洗28
• 3.3 数据离散化28-30
• 3.4 位置解析30-32
• 4 校园时空分布可视化平台设计与实现32-41
• 4.1 需求分析32
• 4.2 要功能设计32-33
• 4.3 数据库设计33-36
• 4.3.1 数据库结构33-35
• 4.3.2 数据库连接35-36
• 4.4 时空可视化分析平台实现36-41
• 4.4.1 时空数据库管理36
• 4.4.2 地图视图的显示与管理36-37
• 4.4.3 时空动态可视化37-40
• 4.4.4 统计图表展示40-41
• 5 大学生校园活动行为特征分析41-58
• 5.1 学生校园活动时间特征分析41-47
• 5.1.1 学生年级间活动时间特征及差异41-44
• 5.1.2 学生性别间活动时间特征及差异44-45
• 5.1.3 学生学科间活动时间特征及差异45-46
• 5.1.4 不同成绩学生活动时间特征及差异46-47
• 5.2 学生校园活动空间特征分析47-49
• 5.2.1 离散处理47-48
• 5.2.2 热点分析48-49
• 5.2.3 聚合分析49
• 5.3 学生活动类型特征分析49-54
• 5.3.1 日际特征52-53
• 5.3.2 月际特征53-54
• 5.4 时空组合特征54-55
• 5.4.1 时空行为的一致性54
• 5.4.2 时空行为的规律性54
• 5.4.3 时空行为的集聚性54
• 5.4.4 时空行为的依赖性54-55
• 5.4.5 时空行为的就近性55
• 5.5 驱动力分析55-58
• 5.5.1 内在机制55-56
• 5.5.2 环境因素56-58
• 6 总结和展望58-60
• 6.1 总结58-59
• 6.2 研究展望59-60
• 参考文献60-64
• 攻读学位期间发表的学术论文及所获奖项64-65
• 致谢65

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本文编号：756757