發(fā)布時(shí)間：2021-08-26 19:15

　　根據(jù)調(diào)查顯示,我國(guó)普通高等學(xué)校中貧困生的數(shù)量還相對(duì)較多,因此如何資助貧困生已成為非常重要的問題,而貧困生的評(píng)定則是高校貧困生資助的前提和難點(diǎn)所在。目前許多高校所采用的人工評(píng)定貧困生的方法存在著主觀依據(jù)多、客觀依據(jù)少等缺點(diǎn),而如今利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)貧困生的評(píng)判已是大數(shù)據(jù)技術(shù)在校園中的一項(xiàng)重要應(yīng)用。本課題以我校真實(shí)的校園一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析,完成從數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、算法設(shè)計(jì)、模型建立到貧困生挖掘算法實(shí)現(xiàn)的整個(gè)過程。首先利用騰訊云服務(wù)器搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),將校園一卡通數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理,利用Sqoop工具導(dǎo)入至大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)并存儲(chǔ)在HDFS中,基于SparkMLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,將挖掘結(jié)果展現(xiàn)出來。本文首先利用機(jī)器學(xué)習(xí)庫中的Logistic回歸算法進(jìn)行訓(xùn)練,然后將SVM算法引入到傳統(tǒng)的Logistic回歸模型中,利用新的集成判別分析規(guī)則對(duì)貧困生進(jìn)行挖掘。通過計(jì)算學(xué)生的食堂消費(fèi)金額,超市消費(fèi)比例,校園網(wǎng)網(wǎng)費(fèi)等變量,從而組成特征向量,依據(jù)這些特征向量構(gòu)成數(shù)據(jù)集,對(duì)貧困生進(jìn)行挖掘。通過實(shí)驗(yàn)建立模型,最后對(duì)新的消費(fèi)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)該數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的學(xué)生是否為貧困生,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行說明和分析。 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2個(gè)人消費(fèi)信息表字段

圖 3.3 卡戶信息表字段我校學(xué)生用戶的刷卡消費(fèi)在以下幾個(gè)地方比較集中，食堂、超市、校園網(wǎng)賬號(hào)的交費(fèi)等。由于七月份與八月份是學(xué)校的暑假時(shí)間，其消費(fèi)數(shù)據(jù)不全且很少，而且具有不確定性，也不能正確的反應(yīng)學(xué)生在校的基本情況，所以將七月份與八月份的消費(fèi)數(shù)據(jù)刪除，剩下的是 3 月 1 日到 6 月 30 日和 9 月 1 日到 12 月 31 日這八個(gè)月的消費(fèi)數(shù)據(jù)，總的數(shù)據(jù)量超過一千萬條，數(shù)據(jù)容量超過 3G。每條數(shù)據(jù)包含了校園統(tǒng)一身份認(rèn)證號(hào)、卡號(hào)、交易日期、交易時(shí)間、交易金額、交易余額等多個(gè)變量。這些數(shù)據(jù)是繁雜的，而且數(shù)據(jù)存在不規(guī)范等問題，因此在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前需要進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理，如將不需要的數(shù)據(jù)予以剔除，對(duì)缺失的數(shù)據(jù)填補(bǔ)，如果沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，在挖掘的過程中不僅會(huì)做許多不必要的工作量，還會(huì)影響模型建立過程的執(zhí)行效率，更有甚者會(huì)影響到模型的效率與準(zhǔn)確率。本文研究的是貧困生認(rèn)定輔助依據(jù)，擬用學(xué)生的校園一卡通消費(fèi)流水?dāng)?shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)，所以需要保留學(xué)生的消費(fèi)流水，如食堂消費(fèi)、超市消費(fèi)、網(wǎng)費(fèi)等，以及能作為身份識(shí)別的數(shù)據(jù)字段，如校園統(tǒng)一身份認(rèn)證號(hào)等。學(xué)生身份數(shù)據(jù)表有校園統(tǒng)一身份認(rèn)證號(hào)、卡號(hào)、卡片狀態(tài)等多個(gè)字段。本文只選取其中需要的部分變量做描述和分析，其余的無關(guān)變量

圖 3.4 學(xué)生基本信息表字段為了使算法具有更好的泛化作用，對(duì)男生與女生的消費(fèi)情況依照用戶性別信息理，如圖 3.5 為學(xué)生基本信息表中的部分?jǐn)?shù)據(jù)，表中的 M 代表男生，F(xiàn) 代表

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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