【摘 要】
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大数据已经对人们的生活工作和学习产生了巨大影响,教育信息化也因此得到了快速发展,各高校的校园数字化建设不断完善。高校中的建设的一卡通平台、教务系统、图书馆管理系统等各种应用已经逐渐成熟,这些系统每天都会产生大量的学生行为数据,这些数据资源为高校学生行为数据的隐藏信息挖掘提供了强有力的数据支撑。当前高校急需利用技术手段来帮助高校教育管理工作者优化对学生的教育管理方案。本文设计并且实现了学生行为分析与
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大数据已经对人们的生活工作和学习产生了巨大影响,教育信息化也因此得到了快速发展,各高校的校园数字化建设不断完善。高校中的建设的一卡通平台、教务系统、图书馆管理系统等各种应用已经逐渐成熟,这些系统每天都会产生大量的学生行为数据,这些数据资源为高校学生行为数据的隐藏信息挖掘提供了强有力的数据支撑。当前高校急需利用技术手段来帮助高校教育管理工作者优化对学生的教育管理方案。本文设计并且实现了学生行为分析与预警系统。为了使得系统更加高效和准确,使用了统计分析和数据挖掘技术,对学生行为数据进行进行综合画像分析和数据挖掘分析,探索学生在校行为与学生生活和学习等方面的潜在关联。具体来说:1.设计了HDWA-Kmeans算法,使用该算法辅助学校贫困生认定工作。该算法在经典聚类算法K-means算法的基础上进行了两方面的改进,聚类效果更好。具体有:（1）基于高密度聚类的改进,能够选取更加有效的初始聚类中心;（2）通过加入阈值系数来改变重新计算质心的方式,使用加权平均值可以保证算法一定能够收敛,同时能够量化数据对象之间的差异值,进而可以更快的聚类。为了验证改进算法HDWA-Kmeans的高效性和准确性,基于中央民族大学的学生在校的消费行为数据进行聚类实验对比。2.设计了MCDM-Apriori算法,使用该算法帮助预警学生可能存在的挂科信息。基于时间和空间的考虑,改进了经典的关联分析算法Apriori算法,最终得到了改进后的MCDM-Apriori算法。具体有:（1）基于矩阵压缩的Apriori算法改进,通过优化算法运算过程中的剪枝策略,能够有效的减少产生中间候选项集的数量,减小了计算机的空间消耗;（2）基于分治与归并的Apriori算法改进,通过将大的数据库划分成独立不相关的多个小的数据库,然后并行计算提高计算机的利用率,降低算法的运算瓶颈。为了验证改进算法MCDM-Apriori算法的高效性,基于中央民族大学的学生在校学习行为数据进行关联分析实验对比。3.设计并实现了学生行为分析与预警系统,具体有:（1）对系统的需求进行了功能和非功能分析、对系统的架构进行设计、系统的功能进行设计、系统数据库设计等;（2）详细设计并实现了基于spark平台的数据挖掘、用户登录模块、学生综合画像模块、贫困生辅助认定模块、系统管理模块、学生综合预警模块。帮助学生工作管理者在贫困生认定、学业预警等方面更加准确的做出决策。
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