如今很多大学生的身体、心理健康水平存在较大隐患,及时发现大学生健康问题很有必要。智慧校园建设产生了大量数据,这些数据蕴含学生相关的很多知识,其中就隐含了学生的健康状态信息。为合理利用智慧校园数据,发现大学生隐藏的亚健康问题,本文提出了基于智慧校园的大学生亚健康数据挖掘方法应用研究,研究综合以下几个方面分析学生网络行为,构建学生画像,客观的分析学生亚健康状态:(1)通过一卡通消费、门禁、网络使用等信息提取学生在校活动轨迹向量集,并结构化学生一天之内在校的活动轨迹。不同的生活轨迹代表不同生活习惯,能从不同程度反应亚健康状态。使用改进的频繁轨迹模式挖掘算法挖掘活动轨迹的频繁路径,最后根据结果集求出归一化生活轨迹→亚健康指数。(2)根据网络使用数据提取学生在线网络使用行为向量集。对在线时长、上下线频次、熬夜情况做相关分析得到网络沉迷度。最后根据结果集求出归一化网络使用→亚健康指数(3)根据一卡通消费数据提取学生消费行为向量集。对消费金额、次数等关键指标分析得到大学生消费能力数据,并发现饮食时间的不规律信息。最后根据结果集求出归一化经济水平→亚健康指数。(4)提取历史课程成绩、课程学习情况、图书借阅数据。从这些数据中抽取关键属性,构建多元线性回归模型,预测学习压力和挂科风险。最后根据结果集求出归一化的学习水平→亚健康指数。(5)提取一卡通消费时空数据集,使用改进的关联规则挖掘算法分析大学生之间的关联,发现大学生的人际关系水平。最后根据结果集求出归一化的人际关系→亚健康指数。最后综合上述五方面因素,构建学生画像,从一个综合的角度挖掘智慧校园数据,来阐述学生的亚健康水平。