高校学生画像系统的设计与实现
发布时间：2021-08-18 17:21
高校学生的学习与生活自主性较强,因此学生较易受到周围环境与信息的影响出现学习、生活习惯与情绪上的问题。所以,学生成绩波动和心理障碍情况在高校中比较常见。随着高校信息化建设的推进,学生的各维度数据均已通过系统存储。因此,利用学生的海量数据提取出学生学习、生活与心理方面的特性,构建清晰的学生画像,将能够提高学生管理的效率和针对性,实现学生问题的及早预警。本文基于学生画像相关理论与技术调研,设计并实现了高校学生画像系统。根据设计的学生数据模型,本文获取了 10022名学生的学习、消费、论坛数据,并根据数据模型和系统需求构建了学生画像标签体系。根据系统的功能需求和标签体系,本文使用模拟退火算法优化的模糊C均值算法对学生的学习和消费水平进行分析,使用文本分析算法分析学生的兴趣爱好、关注话题和情绪指数,选择SVM算法对学生的挂科情况进行预测,选择Apriori算法预测学生具有挂科风险的科目,选择C4.5决策树算法对学生生活、学习以及情绪异常进行分析,对学生的学籍异动情况进行预警。同时本文从模糊C均值算法的距离度量函数、初始聚类中心确定、模糊指数确定、聚类数目确定,模拟退火算法的扰动函数等多个方面对...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１高校学生生活场景??
?Ｈ１??％??ｍａｒｇｉｎ??图３－１?ＳＶＭ分类示意图??国内诸多学者将ＳＶＭ用于实际研宄中，湖南工业大学张家城开发了基于??ＳＶＭ算法的商品评分系统ｆ４９］；山西农业大学马娜、李艳文和徐苗等人对ＳＶＭ??算法进行改进，用于植物叶片分类研究实验证明，ＳＶＭ算法具有很高的性??能及准确性。同时，ＳＶＭ算法能通过核函数将高维、非线性问题转换为低维的??线性问题，因此ＳＶＭ算法适用于更多的数据模型，同时也适用于较小数量的文??本。目前，国内己有多种较为成熟的ＳＶＭ算法框架可供使用，例如Ｗｅｋａ、ＭＯＡ、??Ｅｎｃｏｇ?和?ＭＬｌｉｂ?等。??３．３模拟退火算法??模拟退火算法模拟固体退火过程中多次加温降温的过程以获得最优解。固体??的退火过程中接纳新结果的标准为Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ标准，该标准规定了固体粒子在某??一温度下处于稳定态的概率，计算公式为：??－ＡＥ??ｐ?＝?ｅ￣ＫＴ?（３－２１）??ｒ为此时的温度
构作出说明。??４．１．１功能架构??高校学生画像构建系统的功能架构如图４－１所示：??高校学生画像系统??异常投＿１示?？?￣?＇?—??ｊ?｜?挂科预警同学列表?｜?同学具有挂科风险的科目列表?｜?学籍异动预警同学列表??全体学生群像展示?个人画像查询展示???—???????学生消费水平星级标签查滾展示１１学生消费金ａ及分布？况餍示１１学生关注话ｅ关霣试ｓ珣展示｜??学生簡情術Ｌ■示?卜削分布．示
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于决策树算法的空气质量预测系统[J]. 徐旭冉,涂娟娟. 电子设计工程. 2019(09)
[2]文本情感分析方法研究综述[J]. 洪巍,李敏. 计算机工程与科学. 2019(04)
[3]用户画像研究述评[J]. 宋美琦,陈烨,张瑞. 情报科学. 2019(04)
[4]用户画像构建研究[J]. 马朋辉,王雪宁,李勇,邵帅. 现代信息科技. 2019(06)
[5]改进主题模型的短文本评论情感分析[J]. 花树雯,张云华. 计算机系统应用. 2019(03)
[6]基于决策树算法的心脏病预测研究[J]. 林志远. 电子制作. 2019(06)
[7]基于机器学习与情感词典的文本主题概括及情感分析[J]. 宋祖康,阎瑞霞,辜丽琼. 软件导刊. 2019(04)
[8]基于支持向量机的文本分类[J]. 李芸初. 中国新技术新产品. 2019(01)
[9]基于K-Means聚类的云闪付用户画像分析[J]. 刘若雯,李苑菱,金旭. 中国经贸导刊(中). 2018(35)
[10]基于改进SVM算法的植物叶片分类研究[J]. 马娜,李艳文,徐苗. 山西农业大学学报(自然科学版). 2018(11)
博士论文
[1]面向论坛文本的大学生情绪识别研究[D]. 刘林.华中师范大学 2016
[2]基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究[D]. 汪庆淼.江苏大学 2014
硕士论文
[1]校园一卡通应用数据分析系统的研究与实现[D]. 肖宇.西南科技大学 2018
[2]社交网络中意见领袖画像系统设计与实现[D]. 许超英.新疆大学 2018
[3]模糊C均值算法改进研究及应用[D]. 孙肇佳.东北电力大学 2018
[4]基于隐私保护的校园用户画像系统设计与实现[D]. 王凯月.北京邮电大学 2018
[5]面向网站分析的模糊C均值算法改进研究[D]. 吴小宝.合肥工业大学 2017
[6]中国信用评级对资本市场的影响力[D]. 李明明.山东大学 2013
[7]决策树学习及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武汉理工大学 2007
本文编号：3350305
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１高校学生生活场景??
?Ｈ１??％??ｍａｒｇｉｎ??图３－１?ＳＶＭ分类示意图??国内诸多学者将ＳＶＭ用于实际研宄中，湖南工业大学张家城开发了基于??ＳＶＭ算法的商品评分系统ｆ４９］；山西农业大学马娜、李艳文和徐苗等人对ＳＶＭ??算法进行改进，用于植物叶片分类研究实验证明，ＳＶＭ算法具有很高的性??能及准确性。同时，ＳＶＭ算法能通过核函数将高维、非线性问题转换为低维的??线性问题，因此ＳＶＭ算法适用于更多的数据模型，同时也适用于较小数量的文??本。目前，国内己有多种较为成熟的ＳＶＭ算法框架可供使用，例如Ｗｅｋａ、ＭＯＡ、??Ｅｎｃｏｇ?和?ＭＬｌｉｂ?等。??３．３模拟退火算法??模拟退火算法模拟固体退火过程中多次加温降温的过程以获得最优解。固体??的退火过程中接纳新结果的标准为Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ标准，该标准规定了固体粒子在某??一温度下处于稳定态的概率，计算公式为：??－ＡＥ??ｐ?＝?ｅ￣ＫＴ?（３－２１）??ｒ为此时的温度
构作出说明。??４．１．１功能架构??高校学生画像构建系统的功能架构如图４－１所示：??高校学生画像系统??异常投＿１示?？?￣?＇?—??ｊ?｜?挂科预警同学列表?｜?同学具有挂科风险的科目列表?｜?学籍异动预警同学列表??全体学生群像展示?个人画像查询展示???—???????学生消费水平星级标签查滾展示１１学生消费金ａ及分布？况餍示１１学生关注话ｅ关霣试ｓ珣展示｜??学生簡情術Ｌ■示?卜削分布．示
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于决策树算法的空气质量预测系统[J]. 徐旭冉,涂娟娟. 电子设计工程. 2019(09)
[2]文本情感分析方法研究综述[J]. 洪巍,李敏. 计算机工程与科学. 2019(04)
[3]用户画像研究述评[J]. 宋美琦,陈烨,张瑞. 情报科学. 2019(04)
[4]用户画像构建研究[J]. 马朋辉,王雪宁,李勇,邵帅. 现代信息科技. 2019(06)
[5]改进主题模型的短文本评论情感分析[J]. 花树雯,张云华. 计算机系统应用. 2019(03)
[6]基于决策树算法的心脏病预测研究[J]. 林志远. 电子制作. 2019(06)
[7]基于机器学习与情感词典的文本主题概括及情感分析[J]. 宋祖康,阎瑞霞,辜丽琼. 软件导刊. 2019(04)
[8]基于支持向量机的文本分类[J]. 李芸初. 中国新技术新产品. 2019(01)
[9]基于K-Means聚类的云闪付用户画像分析[J]. 刘若雯,李苑菱,金旭. 中国经贸导刊(中). 2018(35)
[10]基于改进SVM算法的植物叶片分类研究[J]. 马娜,李艳文,徐苗. 山西农业大学学报(自然科学版). 2018(11)
博士论文
[1]面向论坛文本的大学生情绪识别研究[D]. 刘林.华中师范大学 2016
[2]基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究[D]. 汪庆淼.江苏大学 2014
硕士论文
[1]校园一卡通应用数据分析系统的研究与实现[D]. 肖宇.西南科技大学 2018
[2]社交网络中意见领袖画像系统设计与实现[D]. 许超英.新疆大学 2018
[3]模糊C均值算法改进研究及应用[D]. 孙肇佳.东北电力大学 2018
[4]基于隐私保护的校园用户画像系统设计与实现[D]. 王凯月.北京邮电大学 2018
[5]面向网站分析的模糊C均值算法改进研究[D]. 吴小宝.合肥工业大学 2017
[6]中国信用评级对资本市场的影响力[D]. 李明明.山东大学 2013
[7]决策树学习及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武汉理工大学 2007
本文编号：3350305
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3350305.html
