基于一卡通消费数据的学生成绩预测和朋友关系网络检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 复杂网络 | 第14-30页 |
| 2.1 复杂网络简介 | 第14页 |
| 2.2 网络的图表示 | 第14-17页 |
| 2.2.1 图的类型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图的计算机表示 | 第16-17页 |
| 2.3 路径与连通性 | 第17-18页 |
| 2.3.1 路径 | 第17-18页 |
| 2.3.2 连通性 | 第18页 |
| 2.4 二分网络简介 | 第18-21页 |
| 2.4.1 二分图的定义 | 第18-19页 |
| 2.4.2 二分网络的实际例子 | 第19-20页 |
| 2.4.3 二分图到单分图的投影 | 第20-21页 |
| 2.5 网络统计特征 | 第21-27页 |
| 2.5.1 聚类系数 | 第21-24页 |
| 2.5.2 度中心性 | 第24页 |
| 2.5.3 介数中心性 | 第24-25页 |
| 2.5.4 接近中心性 | 第25-26页 |
| 2.5.5 特征向量中心性 | 第26-27页 |
| 2.6 阵发性与记忆性 | 第27-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 二分网络的统计验证 | 第30-37页 |
| 3.1 假设检验 | 第30-32页 |
| 3.2 p值 | 第32-33页 |
| 3.3 多重检验 | 第33-34页 |
| 3.3.1 Bonferroni修正 | 第33页 |
| 3.3.2 FDR修正 | 第33-34页 |
| 3.4 统计验证网络 | 第34-35页 |
| 3.4.1 二分网络的投影网络的统计验证 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 成绩相关因素分析与成绩预测 | 第37-48页 |
| 4.1 校园一卡通数据的预处理 | 第37-38页 |
| 4.2 早餐统计 | 第38-42页 |
| 4.3 阵发性与记忆性 | 第42-44页 |
| 4.4 成绩的分类预测 | 第44-47页 |
| 4.4.1 分类问题 | 第44-45页 |
| 4.4.2 K近邻算法 | 第45-47页 |
| 4.4.3 预测结果 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 朋友关系网络检测 | 第48-57页 |
| 5.1 二分网络建模 | 第48-49页 |
| 5.2 朋友关系的统计验证网络 | 第49-51页 |
| 5.3 朋友关系网络分析 | 第51-54页 |
| 5.4 网络特征统计 | 第54-56页 |
| 5.4.1 度 | 第54页 |
| 5.4.2 聚类系数 | 第54页 |
| 5.4.3 介数中心性和接近中心性 | 第54页 |
| 5.4.4 统计结果 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
