基于高校论坛数据的成绩预测和学生心理状况分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的研究贡献 | 第17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 论坛数据分析相关概念与技术 | 第19-32页 |
| 2.1 学生论坛介绍 | 第19-22页 |
| 2.1.1 学校论坛历史及现状 | 第19-20页 |
| 2.1.2 论坛数据的特点 | 第20-22页 |
| 2.2 论坛数据挖掘使用到的算法 | 第22-23页 |
| 2.2.1 回归分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 分类分析 | 第23页 |
| 2.3 论坛文本处理 | 第23-29页 |
| 2.3.1 文本分词 | 第23-24页 |
| 2.3.2 文本编码 | 第24-26页 |
| 2.3.3 文本降维技术 | 第26-27页 |
| 2.3.4 中文情感分析 | 第27-28页 |
| 2.3.5 文本分类算法 | 第28-29页 |
| 2.4 成绩预测相关技术 | 第29-31页 |
| 2.4.1 成绩预测到学习排序的转换 | 第29页 |
| 2.4.2 学习排序常用方法 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于论坛数据的心理建模 | 第32-75页 |
| 3.1 心理建模综述 | 第32-34页 |
| 3.1.1 学生心理问卷调查数据 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于论坛数据的心理建模算法流程 | 第33-34页 |
| 3.2 基于情感的学生心理分析 | 第34-47页 |
| 3.2.1 基于情感的心理分析算法流程 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于词典的情感倾向分析 | 第35-42页 |
| 3.2.3 论坛情感特征提取 | 第42-46页 |
| 3.2.4 情感倾向与心理状况的相关性验证 | 第46-47页 |
| 3.3 基于兴趣的学生心理分析 | 第47-64页 |
| 3.3.1 兴趣用于心理分析的算法流程 | 第48页 |
| 3.3.2 按板块划分帖子主题 | 第48-53页 |
| 3.3.3 对论坛未知主题帖子进行分类 | 第53-59页 |
| 3.3.4 学生兴趣特征提取 | 第59-62页 |
| 3.3.5 兴趣与心理状况的相关性验证 | 第62-64页 |
| 3.4 基于社交的学生心理分析 | 第64-69页 |
| 3.4.1 社交特征用于心理分析的算法流程 | 第64-65页 |
| 3.4.2 从回复引用中提取社交特征 | 第65-66页 |
| 3.4.3 从论坛互动中提取社交特征 | 第66-68页 |
| 3.4.4 社交与心理状况的相关性验证 | 第68-69页 |
| 3.5 学生情感、兴趣和社交模型的融合 | 第69-70页 |
| 3.6 融合后的心理模型检验 | 第70-73页 |
| 3.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 基于学习排序的成绩预测 | 第75-93页 |
| 4.0 成绩预测综述 | 第75-76页 |
| 4.0.1 基于学习排序的成绩预测的算法流程 | 第75-76页 |
| 4.1 成绩相关介绍 | 第76-80页 |
| 4.1.1 成绩的定义 | 第76-77页 |
| 4.1.2 成绩预测模型 | 第77-79页 |
| 4.1.3 排名评价标准 | 第79-80页 |
| 4.2 学生论坛活动特征提取 | 第80-86页 |
| 4.2.1 发帖特征 | 第81-82页 |
| 4.2.2 回帖特征 | 第82-86页 |
| 4.3 成绩预测实验结果 | 第86-92页 |
| 4.3.1 仅使用一卡通特征的效果 | 第87-89页 |
| 4.3.2 加入论坛行为特征后的效果 | 第89-90页 |
| 4.3.3 论坛活动特征对成绩预测的作用 | 第90-92页 |
| 4.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第93-95页 |
| 5.1 全文总结 | 第93页 |
| 5.2 待深入的研究方向 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-99页 |
