【摘 要】
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在大数据网络环境下，针对高校大学生异常行为检测研究较少、检测准确度不高等问题，文中以吉林某大学为研究对象，深度调研，从学生学习生活中存在的实际问题出发，采用深度神经网络方法进行大学生异常行为预测，建立基于DNN的大学生异常行为诊断模型。该模型对校园大数据进行关联聚类，以学生在校成绩、一卡通消费、图书借阅及SCL90记录基本信息数据为输入，建立深度神经网络DNN，实现海量信息检测及异常行为诊断。实验
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”科学技术项目（JJKH20200331KJ）；
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在大数据网络环境下，针对高校大学生异常行为检测研究较少、检测准确度不高等问题，文中以吉林某大学为研究对象，深度调研，从学生学习生活中存在的实际问题出发，采用深度神经网络方法进行大学生异常行为预测，建立基于DNN的大学生异常行为诊断模型。该模型对校园大数据进行关联聚类，以学生在校成绩、一卡通消费、图书借阅及SCL90记录基本信息数据为输入，建立深度神经网络DNN，实现海量信息检测及异常行为诊断。实验结果表明，从召回率及精度两方面进行评估，该模型有较强的预测诊断能力。同时，在此基础上设计并实现了一套大学生异常行为诊断系统，该系统通过对基础信息进行监测，实现对异常信息进行实时预警，提供可视化预警图示，并通知相关管理人员对此类学生做好教育工作，提早发现问题，尽早解决问题，防止发生校园安全事故。
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