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基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景第10-11页
    1.2 选题目的与意义第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-15页
    1.4 研究内容及本人主要工作第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 学生行为大数据分析系统业务梳理第17-25页
    2.1 总体需求描述第17页
    2.2 具体业务分析第17-19页
    2.3 系统目标概述第19-24页
        2.3.1 学习行为主题库第20-22页
        2.3.2 生活行为主题库第22-23页
        2.3.3 思想动态主题库第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 系统相关技术及算法介绍第25-30页
    3.1 大数据技术概述第25-26页
    3.2 大数据平台体系架构第26-28页
    3.3 模糊评价算法第28页
    3.4 层析成像算法第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第4章 系统总体架构及关键算法研究第30-51页
    4.1 系统总体架构第30-45页
        4.1.1 行为数据采集第32页
        4.1.2 行为数据清洗第32-33页
        4.1.3 行为数据存储第33-38页
        4.1.4 行为数据挖掘第38-45页
    4.2 学生行为关键分析算法研究第45-50页
        4.2.1 层析成像算法的应用研究第45-47页
        4.2.2 模糊评价算法的应用研究第47-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第5章 大数据分析系统设计与实现第51-61页
    5.1 系统体系架构第51页
    5.2 功能模块设计第51-56页
        5.2.1 学生行为动态监测模块第51-54页
        5.2.2 学生行为预警模块第54-55页
        5.2.3“学生画像”模块第55-56页
    5.3 系统实现与界面展示第56-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第6章 系统在家庭经济困难学生认定工作中的应用第61-67页
    6.1 家庭经济困难学生行为数据处理第61-62页
        6.1.1 信息采集第61页
        6.1.2 数据清洗、存储、处理第61页
        6.1.3 数据预处理第61-62页
        6.1.4 模型阈值定值第62页
        6.1.5 定性定量进行认定第62页
    6.2 家庭经济困难生认定模型应用第62-66页
        6.2.1 模型认定过程第62-64页
        6.2.2 大数据分析平台认定结果的结果分析第64页
        6.2.3 运用“大数据”的相关技术对家庭经济困难学生精准识别第64-65页
        6.2.4 实现经济情况的动态监测第65页
        6.2.5 实现对新生进行预认定的工作第65-66页
    6.3 本章小结第66-67页
第7章 总结与展望第67-69页
    7.1 论文工作总结第67-68页
    7.2 进一步研究工作第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第73-74页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第74-75页
致谢第75页

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