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 |