基于校园一卡通数据的大学生社交关系挖掘和演化规律研究
发布时间：2021-10-02 05:48
大学生社交关系一般源于校园交往行为,它的形成过程是大学生在校园活动场所的交往行为从量变到质变的过程。良好的交往行为是建立良好社交关系的基础,良好的社交关系又引导交往行为并促进良好学习生活氛围的形成。然而,如何得到大学生的社交关系并进行定量评价一直是教育界研究的课题之一。目前,大规模地实时获取大学生社交关系是研究的热点问题之一。在国家《大数据产业发展规划（2016-2020年）》推动下,智慧校园建设得到普遍的重视。智慧校园系统所产生的海量校园行为数据是对大学生学习、生活状态的一种全面反映,对这些数据的分析是帮助我们洞察学生行为规律的有效途径之一,也使大规模实时获取大学生社交关系变得切实可行。校园一卡通是智慧校园的重要组成部分,利用校园一卡通系统产生的海量学生消费行为数据,挖掘出隐藏的学生校园社交关系网络,对研究大学生社交规律具有重要意义。校园一卡通数据具有独特的性质:（1）在空间维度,学生活动范围较小且集中;在时间维度,存在时间分布极不均衡现象。（2）受班级、宿舍等固有组织管理因素影响,学生交往行为中同质性现象明显。本文提出了一种基于多重假设检验的大学生社交关系挖掘方法,进一步提出了亲密...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：128 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
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性??为了进一步刻画复杂网络的拓扑特性，需要考虑包含更多结构信息的高阶拓扑特性，比如??社团结构以及用于定量刻画度相关性的同配性等。??（一）社团结构??生活中存在各种各样的网络，比如科研合作网络、城市交通网络以及社交关系网络等。这??些网络具有什么特点呢？譬如科研合作网络．它的核心是其中的用户及用户之间的关系。如图??２．２?（ａ）所示，图中节点表示科研人员，连边表示科研人员之间的合作关系。观察发现，图中??包含多个节点子集（由虚线框分割），子集内部连边较多，子集之间连边较少。如图２．２?（ｂ）??所示，图中间的子集所包含的节点分别来自不同的子集，这些节点在与其它不同子集之间建立??联系时起着纽带的作用。?’?一．??⑷?參?＊、?（ｂ）??Ｏ?？?〇？?？?？?Ｑ?？?〇?？??？?？?？?？?？？?〇〇？??〇?＠?二＞＞?靖。??图２．２科研合作关系图??如图２．２所示的这些内部连接比较紧密的子图（即每一个节点的内部度均大于该节点的外??部度）被称为社团（ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）?ｌｗ｜。随冇对Ｈ络研宄的不断深入，人们发现许多真实网络均??具有明显的社团结构。挖掘社团结构的过程被称作社团发现。从研宄者的角度出发，不能只关??注那些彼此之间有连边的节点，譬如两个节点同在一个社团，即使它们之间没有连边，可能它??们之间也很“近”。??如上关于社团的描述包含“非此即彼”的思想，这种思想过于严苛，因此主流的方法不再??严格界定什么样的网络具有社团结构，而是给出社团划分结果的度量指标。目前应用最普遍的??指标是模块度，它的提出是基于随机网络不存在社团结构的前提假设｜９Ｕ。它的本质是刻画真实??网络在被
Ｌ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??Ｉ???］ｒ?Ｉｒ??Ｑ?＝?—Ｙ（Ａ?－?－（２．２８）??＾?２Ｍｔｙ?，｝?２Ｍ??其中Ａ是邻接矩阵，Ｍ是网络总边数，／ｔ，与卜分别表示节点ｖ，和的度。如果节点和ｖ７同??属于一个社团，则有於＝１，否则於＝０。??（二）度同配性??同配性是一种心理倾向，它表明人们倾向于与具有和自己相同或相似属性的人形成联系。??在复杂网络中，节点度是一个标量。对于一个节点度大小各异的网络，如果两节点之间有无连??边与节点的度无关，则称该网络具有度无关性（图２．３?（ｂ））；否则，称该网络具有度相关性。??对于度相关网络，总体上度大的节点倾向于连接度大的节点的网络称为同配网络（图２．３?（ａ））；??反之为异配网络（图２．３?（ｃ））。??？?？?？?？奉？??Ｖ，：?？？?？?？？?？?？?？？??？？？？／？？?？？?？?？?？??？艾考：？?．：ｖｔ??？ｔ：?？?？？??（ａ）同配网络?（ｂ）中性网络?（ｃ）异配网络??图２．３具有不同度相关性的网络??然而．真实世界中的网络很难用肉眼判断是否具有同配性，度同配系数（Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｉｔｙ??Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）是一个简单有效的工具，它表示网络中所有边所连接的节点对的度的皮尔森相关系??数，它反映网络中所有节点度相关程度１９３１。若同配系数大于零，表明网络中度大的节点的邻节??点普遍有较大的度，度小的节点更倾向于连接度较小的节点。纽曼等人发现，许多社交关系网??络在度上具有同配模式ｐ４】。社交关系网络往往是不断演化的，随着网络规模的变化，存在由同??配模式向异配模式演化的规律??随机网络中任意一条
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于学生消费数据的朋友关系推断与分析[J]. 谢文武,胡胜,刘超群,蔡红英,刘涛,欧阳竞成. 信息技术. 2019(08)
[2]基于大数据的学生校园行为分析预警管理平台建构研究[J]. 邓逢光,张子石. 中国电化教育. 2017(11)
[3]基于校园一卡通数据好友发现及应用[J]. 鲁鸣鸣,张丹,王建新. 大数据. 2017(02)
[4]大学生情绪智力和班级人际网络对适应性的影响机制:多层中介效应模型[J]. 唐文清,蒋香梅,张敏强,常颖. 心理科学. 2015(03)
[5]朋友关系网络的实证统计研究[J]. 张恺,马忠军,李科赞. 电子科技大学学报. 2014(03)
[6]基于校园一卡通系统的高校用户就餐消费行为分析与数据挖掘[J]. 陈锋. 中国教育信息化. 2014(09)
[7]人类行为时空特性的统计力学[J]. 周涛,韩筱璞,闫小勇,杨紫陌,赵志丹,汪秉宏. 电子科技大学学报. 2013(04)
[8]基于位置的社交网络用户轨迹相似性算法[J]. 张莹,李智,张省. 四川大学学报(工程科学版). 2013(S2)
[9]大学生社会网络与学习的相关性调查研究[J]. 叶新东,朱少华. 电化教育研究. 2007(02)
[10]影响大学生人际关系主观因素的初步研究[J]. 赵崇莲,郑涌,李宏翰,张建梅. 心理科学. 2006(06)
硕士论文
[1]基于学生校园数据的学业预警与社交分析系统的设计与实现[D]. 王峥.北京邮电大学 2019
[2]一卡通数据中学生消费行为及其成绩相关性研究[D]. 邹志洪.湖南大学 2018
[3]基于数据挖掘的学生行为对学业成绩影响的研究[D]. 石静.华中师范大学 2017
[4]基于通信数据的人类行为分析[D]. 赵倩文.北京邮电大学 2017
[5]基于学生行为的成绩预测模型的研究与应用[D]. 刘譞.电子科技大学 2017
[6]基于一卡通消费数据的学生成绩预测和朋友关系网络检测研究[D]. 童睿.华中师范大学 2016
[7]基于社交网络的高校学生群体关系特征挖掘与分析[D]. 吴霞.电子科技大学 2016
[8]由位置服务社交网络签到信息推断朋友关系[D]. 程冉.山东大学 2015
[9]校园中隐式用户行为数据挖掘研究[D]. 赵聪.中国科学技术大学 2015
[10]基于手机数据的半监督社会关系推断模型[D]. 王娜敏.华中科技大学 2015
本文编号：3418080
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：128 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图２．！高斯混合分布对比图??１５??
性??为了进一步刻画复杂网络的拓扑特性，需要考虑包含更多结构信息的高阶拓扑特性，比如??社团结构以及用于定量刻画度相关性的同配性等。??（一）社团结构??生活中存在各种各样的网络，比如科研合作网络、城市交通网络以及社交关系网络等。这??些网络具有什么特点呢？譬如科研合作网络．它的核心是其中的用户及用户之间的关系。如图??２．２?（ａ）所示，图中节点表示科研人员，连边表示科研人员之间的合作关系。观察发现，图中??包含多个节点子集（由虚线框分割），子集内部连边较多，子集之间连边较少。如图２．２?（ｂ）??所示，图中间的子集所包含的节点分别来自不同的子集，这些节点在与其它不同子集之间建立??联系时起着纽带的作用。?’?一．??⑷?參?＊、?（ｂ）??Ｏ?？?〇？?？?？?Ｑ?？?〇?？??？?？?？?？?？？?〇〇？??〇?＠?二＞＞?靖。??图２．２科研合作关系图??如图２．２所示的这些内部连接比较紧密的子图（即每一个节点的内部度均大于该节点的外??部度）被称为社团（ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）?ｌｗ｜。随冇对Ｈ络研宄的不断深入，人们发现许多真实网络均??具有明显的社团结构。挖掘社团结构的过程被称作社团发现。从研宄者的角度出发，不能只关??注那些彼此之间有连边的节点，譬如两个节点同在一个社团，即使它们之间没有连边，可能它??们之间也很“近”。??如上关于社团的描述包含“非此即彼”的思想，这种思想过于严苛，因此主流的方法不再??严格界定什么样的网络具有社团结构，而是给出社团划分结果的度量指标。目前应用最普遍的??指标是模块度，它的提出是基于随机网络不存在社团结构的前提假设｜９Ｕ。它的本质是刻画真实??网络在被
Ｌ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??Ｉ???］ｒ?Ｉｒ??Ｑ?＝?—Ｙ（Ａ?－?－（２．２８）??＾?２Ｍｔｙ?，｝?２Ｍ??其中Ａ是邻接矩阵，Ｍ是网络总边数，／ｔ，与卜分别表示节点ｖ，和的度。如果节点和ｖ７同??属于一个社团，则有於＝１，否则於＝０。??（二）度同配性??同配性是一种心理倾向，它表明人们倾向于与具有和自己相同或相似属性的人形成联系。??在复杂网络中，节点度是一个标量。对于一个节点度大小各异的网络，如果两节点之间有无连??边与节点的度无关，则称该网络具有度无关性（图２．３?（ｂ））；否则，称该网络具有度相关性。??对于度相关网络，总体上度大的节点倾向于连接度大的节点的网络称为同配网络（图２．３?（ａ））；??反之为异配网络（图２．３?（ｃ））。??？?？?？?？奉？??Ｖ，：?？？?？?？？?？?？?？？??？？？？／？？?？？?？?？?？??？艾考：？?．：ｖｔ??？ｔ：?？?？？??（ａ）同配网络?（ｂ）中性网络?（ｃ）异配网络??图２．３具有不同度相关性的网络??然而．真实世界中的网络很难用肉眼判断是否具有同配性，度同配系数（Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｉｔｙ??Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）是一个简单有效的工具，它表示网络中所有边所连接的节点对的度的皮尔森相关系??数，它反映网络中所有节点度相关程度１９３１。若同配系数大于零，表明网络中度大的节点的邻节??点普遍有较大的度，度小的节点更倾向于连接度较小的节点。纽曼等人发现，许多社交关系网??络在度上具有同配模式ｐ４】。社交关系网络往往是不断演化的，随着网络规模的变化，存在由同??配模式向异配模式演化的规律??随机网络中任意一条
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于学生消费数据的朋友关系推断与分析[J]. 谢文武,胡胜,刘超群,蔡红英,刘涛,欧阳竞成. 信息技术. 2019(08)
[2]基于大数据的学生校园行为分析预警管理平台建构研究[J]. 邓逢光,张子石. 中国电化教育. 2017(11)
[3]基于校园一卡通数据好友发现及应用[J]. 鲁鸣鸣,张丹,王建新. 大数据. 2017(02)
[4]大学生情绪智力和班级人际网络对适应性的影响机制:多层中介效应模型[J]. 唐文清,蒋香梅,张敏强,常颖. 心理科学. 2015(03)
[5]朋友关系网络的实证统计研究[J]. 张恺,马忠军,李科赞. 电子科技大学学报. 2014(03)
[6]基于校园一卡通系统的高校用户就餐消费行为分析与数据挖掘[J]. 陈锋. 中国教育信息化. 2014(09)
[7]人类行为时空特性的统计力学[J]. 周涛,韩筱璞,闫小勇,杨紫陌,赵志丹,汪秉宏. 电子科技大学学报. 2013(04)
[8]基于位置的社交网络用户轨迹相似性算法[J]. 张莹,李智,张省. 四川大学学报(工程科学版). 2013(S2)
[9]大学生社会网络与学习的相关性调查研究[J]. 叶新东,朱少华. 电化教育研究. 2007(02)
[10]影响大学生人际关系主观因素的初步研究[J]. 赵崇莲,郑涌,李宏翰,张建梅. 心理科学. 2006(06)
硕士论文
[1]基于学生校园数据的学业预警与社交分析系统的设计与实现[D]. 王峥.北京邮电大学 2019
[2]一卡通数据中学生消费行为及其成绩相关性研究[D]. 邹志洪.湖南大学 2018
[3]基于数据挖掘的学生行为对学业成绩影响的研究[D]. 石静.华中师范大学 2017
[4]基于通信数据的人类行为分析[D]. 赵倩文.北京邮电大学 2017
[5]基于学生行为的成绩预测模型的研究与应用[D]. 刘譞.电子科技大学 2017
[6]基于一卡通消费数据的学生成绩预测和朋友关系网络检测研究[D]. 童睿.华中师范大学 2016
[7]基于社交网络的高校学生群体关系特征挖掘与分析[D]. 吴霞.电子科技大学 2016
[8]由位置服务社交网络签到信息推断朋友关系[D]. 程冉.山东大学 2015
[9]校园中隐式用户行为数据挖掘研究[D]. 赵聪.中国科学技术大学 2015
[10]基于手机数据的半监督社会关系推断模型[D]. 王娜敏.华中科技大学 2015
本文编号：3418080
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