【摘要】：隨著信息化與數(shù)字化校園建設(shè)的不斷深入發(fā)展,校園“一卡通”系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)滲入到高校大學(xué)生的學(xué)習(xí)、生活等方方面面。在這種背景下,大量的學(xué)生的各種活動“痕跡”數(shù)據(jù)都以文本的方式被完整地記錄下來,為我們分析各種學(xué)生活動提供了可能。如果我們能利用獲得的海量數(shù)據(jù),挖掘出學(xué)生的行為特點,將無疑為學(xué)校的日常管理和決策制定提供重要參考。因此怎樣利用這些數(shù)據(jù)為完善校園相關(guān)方面的建設(shè)提供有利幫助,是校園卡數(shù)據(jù)研究的重點方向。目前關(guān)于一卡通消費數(shù)據(jù)的研究集中在通過統(tǒng)計或者數(shù)據(jù)挖掘的方法來研究學(xué)生的消費行為。而大學(xué)生在校期間的主要時間是在校內(nèi)學(xué)習(xí)和生活,這決定了大學(xué)生最重要的行為是“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”。傳統(tǒng)上通過觀察、調(diào)查問卷等方法來研究學(xué)生的行為,但是由于數(shù)據(jù)的客觀性差、數(shù)據(jù)量小等原因,使得這一問題很難得到滿意的解決。能否通過一卡通消費數(shù)據(jù)來研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”是我們關(guān)心的問題。而“學(xué)習(xí)成績”和“朋友關(guān)系”分別作為“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”的直接結(jié)果,是對它們的重要反映。因此,如何利用一卡通消費數(shù)據(jù)研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)成績”和“朋友關(guān)系”是研究學(xué)生的“學(xué)習(xí)行為”和“交往行為”的重要研究方向。本文基于一卡通消費數(shù)據(jù),借鑒了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方法研究了學(xué)生的“學(xué)習(xí)成績”和“朋友關(guān)系”。本文主要工作如下：(1)細(xì)致分析了學(xué)生早餐次數(shù)與專業(yè)成績之間的秩相關(guān)性以及消費時間間隔序列陣發(fā)性與專業(yè)成績的秩相關(guān)性,并使用機器學(xué)習(xí)的KNN (K Nearest Neighbor)分類算法對學(xué)生的成績等級進(jìn)行了預(yù)測,取得了很高的準(zhǔn)確率。(2)基于一卡通消費數(shù)據(jù)構(gòu)建了消費數(shù)據(jù)的二分網(wǎng)絡(luò),并采用多重檢驗的方法對學(xué)生共現(xiàn)是否源于隨機相遇進(jìn)行了統(tǒng)計驗證,得到了學(xué)生朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò),然后對所得到的學(xué)生朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)基本特征進(jìn)行了分析。
[Abstract]:With the continuous development of information and digital campus construction, the application of campus "one-card" system has penetrated into the study, life and other aspects of college students. In this context, a large number of student activities "trace" data are recorded in the form of text, which provides us with the possibility to analyze various student activities. If we can make use of the massive data we get, we can find out the characteristics of students' behavior, which will undoubtedly provide an important reference for the daily management and decision-making of the school. Therefore, how to make use of these data for the improvement of campus related aspects of the construction is the key direction of campus card data research. At present, the research on the consumption data of one card is focused on the research of students' consumption behavior by means of statistics or data mining. The main time of college students is to study and live in school, which determines that the most important behaviors of college students are "learning behavior" and "communication behavior". Traditionally, students' behavior is studied by means of observation, questionnaire and so on. However, because of the poor objectivity of data and the small amount of data, it is difficult to solve this problem satisfactorily. Whether we can study the students'"learning behavior" and "communication behavior" through the consumption data of one-card is our concern. As the direct result of "learning behavior" and "communication behavior", "academic achievement" and "friend relationship" are important reflection of them. Therefore, it is an important research direction to study students'"learning behavior" and "communication behavior" by using the data of one-card consumption to study students'"academic achievement" and "friends' relationship". Based on the one-card consumption data, this paper studies students'"learning achievement" and "friend relationship" by using the research method of complex network. The main work of this paper is as follows: (1) the rank correlation between breakfast frequency and professional achievement and the rank correlation between paroxysmal consumption time series and professional achievement are analyzed in detail. The KNN (K Nearest Neighbor) classification algorithm of machine learning is used to predict the grade of students, and a high accuracy rate is obtained. (2) based on the consumption data of one card, a binary network of consumption data is constructed. The method of multiple test is used to verify whether the co-occurrence of students originated from random encounter, and the network of student friend relationship is obtained. Then, the basic characteristics of the network of students' friend relationship are analyzed.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;TN409

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 吳斯夢;Ella;;“人財”、“人材”、“人才”、“人裁”[J];音響改裝技術(shù);2006年09期

2 江宛棣;;心系貧困生[J];對外大傳播;1996年11期

3 馬光悌;;耐心地證明自己[J];中國計算機用戶;2005年50期

4 張愷;馬忠軍;李科贊;;朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的實證統(tǒng)計研究[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2014年03期

5 秦合舫;;合伙人的“與權(quán)”難題[J];中國經(jīng)濟和信息化;2013年13期

6 越人;日本時興新禮品——生日書[J];出版參考;1994年15期

7 ;[J];;年期

相關(guān)會議論文 前2條

1 陳光輝;張文新;;欺負(fù)、受欺負(fù)與二元朋友關(guān)系的關(guān)系[A];增強心理學(xué)服務(wù)社會的意識和功能——中國心理學(xué)會成立90周年紀(jì)念大會暨第十四屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2011年

2 韓梅;;淺談跨文化交際中的人際關(guān)系[A];第六屆中國跨文化交際研究會年會論文摘要匯編[C];2005年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 本報記者 郭瑩 宋育欣 莊嚴(yán) 夏云秋 邢曉麗 姜忠孝 王鈺 曾慶偉 劉穎 王海燕;現(xiàn)代人如何看待朋友關(guān)系[N];吉林日報;2004年

2 ;七招維護(hù)好大客戶關(guān)系[N];中國圖書商報;2006年

3 李鎮(zhèn)西;師生之間亦師亦友[N];中國教育資訊報;2002年

4 《商務(wù)時報》特約撰稿 周可真 蘇州大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、蘇州大學(xué)政治與公共管理學(xué)院院長;當(dāng)顧客不再是上帝[N];商務(wù)時報;2007年

5 主任醫(yī)師 容小翔;如何與成年孩子溝通[N];醫(yī)藥養(yǎng)生保健報;2007年

6 王禹成邋徐清華 馬連云;基層社主任應(yīng)具備的團(tuán)結(jié)能力[N];中華合作時報;2007年

7 臥龍傳說、金_g;巾幗同樣有英雄[N];中國電腦教育報;2003年

8 本報記者　程綺瑾;500人的音樂節(jié)[N];南方周末;2005年

9 貴陽六中 何方;淺談教師批評學(xué)生的藝術(shù)[N];經(jīng)濟信息時報;2008年

10 本報記者 劉禮蘭 實習(xí)記者 龐穎;品牌 服務(wù) 愛心[N];中國黃金報;2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 程冉;由位置服務(wù)社交網(wǎng)絡(luò)簽到信息推斷朋友關(guān)系[D];山東大學(xué);2015年

2 葉美玲;信息資源對擇偶復(fù)制效應(yīng)的影響研究[D];福建師范大學(xué);2015年

3 高旭瑞;基于位置社交網(wǎng)絡(luò)的朋友關(guān)系預(yù)測研究[D];太原理工大學(xué);2016年

4 童睿;基于一卡通消費數(shù)據(jù)的學(xué)生成績預(yù)測和朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)檢測研究[D];華中師范大學(xué);2016年

5 吳壁群;《詩經(jīng)》朋友關(guān)系研究[D];浙江大學(xué);2013年

，

本文編號：2297870