数据挖掘在阳光体育系统中的应用研究

【摘要】：为了响应国家号召,切实落实阳光体育运动,吸引大学生走向操场、走进大自然、走到阳光下,积极参加体育锻炼,国家提出了以“健康、运动、阳光、未来”为宣传的口号。同时随着中国大学本科生招生规模不断扩大,学生的数量迅速增长,因此与学生相关的体测数据也大大增加,其中包括学生考勤信息和学生体质健康测评数据等,这时如何做好数据管理工作是当前发展的必然要求。通过引进阳光体育刷卡终端机,利用信息化的手段实现了阳光体育运动的自主化以及智能化。提出利用打卡的方式来引导和监督学生养成锻炼身体的习惯,从而推动阳光体育活动取得好的效果。并引入数据挖掘技术,构建阳光体育系统,对阳光体育考勤数据和学生体质健康测评数据进行管理和分析。首先,研究了C4.5决策树分类算法,并在以下几方面对算法进行改进:(1)改进离散化的过程,在边界法的基础上,通过计算熵的平均值,用这个平均值作为最优阈值,提高离散化过程的执行效率。(2)在C4.5算法计算信息增益率的过程中,加入相关系数作为参数,既考虑到信息增益的多值偏向问题,又考虑到其他属性对测试属性的影响,使测试属性的选择更趋合理。(3)对改进后的信息增益率计算公式运用简化的麦克劳林公式进行简化,将对数计算转化为计算机容易计算的加、减、除运算,进一步提高了算法执行效率。其次,分析与研究了阳光体育的实际情况设计并实现了阳光体育系统。阳光体育系统应用SSH框架,总体设计包括5大功能模块,分别为个人中心模块、系统管理模块、认识管理模块、体育考勤模块和帮助与反馈模块。最后,以真实的学生体质健康测验数据为基础,确定数据挖掘的对象和目标,用改进的C4.5算法构造决策树,生成规则知识。通过对决策树的分析,可以了解到影响学生体质健康结果的重要因素和各项指标之间的关系,从而指导决策者适时调整管理手段,以达到全面提升学生身体素质的目的。
【关键词】：阳光体育系统 决策树 C4.5
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13