基于用户行为分析的成长守护系统的设计与实现
这是一篇关于手机依赖,Spring Boot,Netty,行为分析,DBSCAN的论文, 主要内容为如何保证青少年健康成长是当下热门的话题。常见的青少年问题包括:手机依赖症、出行安全问题等。如今青少年学生使用智能手机的频率越来越高,由于该年龄段的学生好奇心强、自我控制能力弱,极易对手机产生依赖,因此需要以科学的方式引导学生使用手机。与此同时,学生在出行过程中也存在着非常多的安全隐患。为了保证学生的出行安全,需要对学生的实时位置进行监管,而手机设备的定位功能也正好为此提供了技术基础。基于此,设计并实现了成长守护系统。该系统基于Spring Boot框架进行开发,并拆分成多个服务模块,使用Nginx作为反向代理服务器,My Sql和Redis作为数据库服务器,使用Netty框架进行手机设备与服务器之间的通信。通过成长守护系统,可以制定各类手机使用策略,并对学生轨迹进行监管,保证青少年的健康成长。本文以学生的行为习惯如手机使用、出行线路等为切入点,设计并实现了基于协同过滤算法的应用推荐功能、基于DBSCAN聚类算法的轨迹停留点提取功能和基于统计模型的浏览页面基数统计功能。通过学生行为习惯的反馈,我们可以多角度、深层次地了解学生,制定更为合理的成长守护策略,保证学生健康成长。
基于RFID的校园学生管理系统研究
这是一篇关于学生管理系统,RFID技术,Web开发,学业异常预测,行为分析的论文, 主要内容为高校信息化水平是高校整体形象、综合办学能力以及核心竞争力的重要体现。近年来,随着物联网、数据挖掘等信息技术的快速发展,高校信息化建设已经取得较大成果,但依然存在信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等不足之处,制约高校信息化建设进程。学生管理系统是高校信息化建设的重要构成部分,本文围绕基于RFID的校园学生管理系统展开研究,以物联网体系结构为理论支撑,结合RFID技术、GPRS无线通信技术以及嵌入式技术采集学生一卡通数据并将数据传输至学生管理平台。采用基于SSM的Web开发框架搭建学生管理平台,实现高校各部门之间信息资源的共享。同时,系统融合数据挖掘技术对学生一卡通数据进行分析,着重构建学业异常学生的预测模型和学生刷卡行为聚类分析模型,以便学校及时把握学情、掌握学生的行为规律,从而为学生管理工作提供决策支持,提升高校管理水平。论文主要工作总结如下:(1)系统总体功能分析与方案构建。从技术、经济、操作三方面分析系统的可行性,在具备可行性基础上根据校园一卡通的使用场景,明确系统的功能性和非功能性需求,最后依据系统需求构建系统总体设计方案。(2)系统的硬件选型与电路设计。首先完成硬件整体框架的搭建,其次通过分析硬件选型,选用LPC2103微处理器作为主控芯片,RC522射频识别芯片作为RFID读写器,并确定了以SIM868芯片为核心的GPRS无线数据传输方案。在此基础上,分别对主控模块最小系统、RFID模块、通信模块等硬件电路进行设计,并完成最小系统PCB板的制作及测试工作。(3)系统软件设计。在系统硬件设计的基础上展开对系统软件的设计工作,首先利用ADS 1.2开发平台完成RFID读写程序设计以及GPRS数据传输程序设计,并完成RFID读写功能、伪卡识别功能以及无线数据传输功能的测试工作。其次利用Eclipse开发环境,系统基于B/S和SSM框架完成学生管理平台的搭建,并对学生管理平台各个功能模块以及数据库进行设计,从而整合学生刷卡数据。(4)系统的实现与测试。根据系统软件设计对课堂考勤、公寓考勤、图书馆管理、食堂管理、校医院管理等子模块进行实现,并完成各个子模块的功能测试以及整体性能测试。(5)学生一卡通数据挖掘研究。通过结合密度峰值聚类、欠采样以及改进的Adaboost算法构建学业异常学生预测模型,进而挖掘校园一卡通和成绩数据之间的规律,识别学业异常学生。模型的SE值达到89.1%,能够较好地预测学业异常学生。此外,根据学生刷卡行为的差异,系统采用K-means聚类算法将学生划分为不同的类别,并分析其行为规律,有利于学校掌握学生行为画像、学生形成自我认知,从而促进学生养成良好习惯。本文研究的基于RFID的校园学生管理系统能够实现从学生数据采集、数据传输、数据存储与统计到数据挖掘的一系列流程,有效解决传统学生管理系统存在的信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等问题。同时,论文采用数据挖掘技术对学生数据进行分析,为建设智慧校园作出初步探索。
驾驶模拟实验室数据处理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于驾驶模拟,行为分析,数据可视化,SSM框架,因子分析,K-means算法的论文, 主要内容为驾驶模拟实验数据的处理分析有利于交通工程领域实验员对驾驶员行为进行深入研究。然而,现有的驾驶模拟实验数据庞大且实验流程繁杂,课题因人而异但基本数据处理方式和分析方法大致相同。为方便后续分析,交通领域学者往往需要学习不同的编程语言对原始模拟数据进行分段和提取,这无疑增添了重复的研究步骤;并且大量基于时间点的数据并不直观,人工寻找有效关键区域耗时耗力。因此,本论文从软件工程学出发,结合驾驶模拟实验和数据综合分析方法,以实验员和驾驶模拟员为研究对象,系统分析了驾驶模拟实验室数据和综合管理需解决的问题,开发了驾驶模拟实验室数据处理与分析平台。旨在方便交通领域实验员自定义提取专项分析指标、可视化展示驾驶模拟数据、对驾驶员进行综合评价以及对驾驶模拟实验室进行综合管理。本文分析了国内外驾驶模拟和行为评价的现状,在现有驾驶员行为评价的基础上,提出主观问卷分析方法以及雷达图综合评价方法进行分析评价展示。然后,在对系统理论和相关技术进行说明的基础上确定了系统的详细功能和实现方法。在系统功能设计方面,文中将驾驶模拟实验室数据处理与分析平台划分为数据存储、数据处理展示、驾驶数据分析和实验室综合管理四个模块展开叙述。在架构设计方面,选择SSM后台框架和Vue.js前端框架进行前后端分离开发,使用My SQL关系型数据库,并使用Redis作缓存,Tomcat服务器展开系统开发。在系统实现方面,对驾驶模拟数据进行分类存储、并结合ECharts工具提供自定义数据提取和可视化展示功能,可以对单变量变化趋势和多变量关系进行可视化,方便实验员分析数据;在驾驶员综合评价方面,使用因子分析和K-means聚类算法对收集到的问卷信息进行处理,得出基于主观问卷的驾驶行为分类;并使用“控制-决策-避险”综合评分方式用雷达图进行全面直观的量化评价;在综合管理模块实现对实验流程的梳理以便规范管理。最后,在设计基础上对系统进行了测试并进行总结和展望。
基于知识图谱的在线课程教学系统的设计与实现
这是一篇关于在线学习,知识图谱,行为分析的论文, 主要内容为在线教育行业在近几年逐渐兴起,线上学习成为主流的一种学习方式。在线教育带来了很多便捷,却也遇到了不同程度的挑战,例如传统线上学习方式对学生的吸引力下降导致用户量流失、学习者缺乏学习动力和其所学习的课程知识点的掌握程度无法实时反馈等。基于对以上问题的认识,本文独立设计和开发了的一个基于知识图谱的在线课程教学系统。本系统主要服务于教学人员和学习者使用,为他们提供一个在线教育和学习管理的平台;融合知识图谱和在线课件,通过知识图谱节点准确定位到知识点所在课件页面,呈现一种全新且便捷的学习方式;同时采集学生学习行为进行相关性分析,构建知识点掌握程度计算模型,为教学者和学习者提供实时学习反馈和知识点学习推荐。系统基于前后端分离开发,采用浏览器/服务器架构,主要模块包括课程管理与用户管理、在线图谱与课件学习、通知与作业管理、行为分析及推荐四大模块。提出了两个主要创新点:(1)在线图谱与课件学习模块中,为解决课件页数偏多导致学习者难以找到知识点所在页面的问题,设计开发了知识图谱节点关联课件页面的方法,同时采集记录学生学习时长等学习行为数据;(2)在行为分析及推荐模块中,结合工程教育认证相关标准,将学生学习行为划分为学习过程特征和学习结果特征,对系统采集到的学生学习特征数据进行聚类、独立性检验和相关性分析等,将分析得到的结果进行了可视化,设置对应参数权重。基于建立的知识点掌握程度计算模型,为学习者提供知识点学习顺序的推荐。最后,作者对该系统进行了各项测试,并投入真实课程教学使用。本系统满足了工程要求且具有创新性,未来改进方向在于加强课件和图谱构建的智能化,以及进一步完善知识点掌握程度计算模型。
基于学生行为分析的就业推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,就业推荐,协同过滤,行为分析的论文, 主要内容为高校作为人才的培养基地,为国家的建设与发展做出了巨大贡献,培养了大批量的人才。这不仅要归功于国家教育的发展,也包含了国家就业体制改革的功劳。随着教育的发展,高校中的学生总数也随之增长,这也意味着每年会有大量毕业生迈入社会。随着毕业生人数的逐年增长,毕业生的就业择业问题受到了广泛关注。针对于此,本文设计开发了基于学生行为分析的就业推荐系统,通过研究当前毕业生的就业形势和个性化推荐算法,将个性化推荐技术应用于就业服务中,构建个性化的网络就业服务系统,给学生提供一个智能化的就业服务空间,为学生提供符合其自身特点的就业信息服务,提高学生的就业率和就业匹配度。针对毕业生的就业难、择业难等问题,本文提出了基于学生行为分析的就业信息推荐方法,通过对学生在系统中的行为数据进行分析统计,构建学生的评分矩阵并得出学生的兴趣偏好,然后根据学生的背景属性,找出学生的相似集合,再结合学生之间的行为相似性对学生的评分数据进行填充,由于学生相似集合中学生的评分数据较少,所以填充的评分数据也只是部分数据,所以再使用基于项目的协同过滤算法对评分数据进行再次填充,最后根据职位招聘需求的时效性对评分数据进行计算,以计算结果为依据进行排序,选取TOP-N条就业信息推荐给学生。基于学生行为分析的就业推荐系统以eclipse作为开发工具,基于B/S架构,使用Spring Boot、Mybatis、Bootstrap等框架技术进行开发,并对开发完成的系统进行了功能和性能等方面的相关测试,确保了系统开发的完整性。
德阳供电公司用户用电行为分析系统设计与实现
这是一篇关于SOA,SSM,行为分析,B/S模式的论文, 主要内容为随着我国经济的不断发展,电网信息技术得到了高速的发展,电力市场营销和电力信息管理系统的使用过程中积累了大量的基础数据。因此,高效的利用基础数据进行相关领域的分析研究,对电力分配调度、电力系统分析和挖掘用户行为具有长远的意义。本课题先对用户用电行为分析的需求入手,设计并实现德阳供电公司用户用电行为分析系统。首先对国内外用户用电行为分析系统的现状和所用技术进行总结,参照了国内外用户用电行为分析系统的解决方案。在明确了本课题德阳供电公司用户用电行为分析系统的功能需求,采用一个以SOA为面向服务的架构,同时建立以SSM为三层的B/S系统结构。该课题德阳供电公司用户用电行为分析系统遵循严格的软件开发过程,先分析德阳供电公司用户用电行为分析的可行性,对德阳供电公司业务进行需求分析,完成对系统的总体架构进行设计,同时对该系统进行概要设计、详细设计和工程构建。最后对数据库中基本表进行构建,设计了概念模型结构。对德阳供电公司行为分析中遇到的技术难点进行了论证,同时对业务问题进行总结。最后对系统进行的功能测试和性能测试,保证系统的可靠性和稳定性。德阳供电公司用户用电行为分析系统在对电力系统管理功能的基础上,增加了用户用电行为分析的功能,使得基础数据得到了充分利用和挖掘,满足供电公司的需求,对于公司的日常运营具有一定的使用价值。
基于社交网络数据的行为分析研究
这是一篇关于社交网络,行为分析,神经网络,时序分析的论文, 主要内容为随着科技的飞速发展,人类已步入移动互联网时代。根据KPCB在2017年公布的数据,截止2016年底,国际互联网用户人数超过了34亿,普及率高达46%。以Facebook、Twitter、微信、新浪微博等为代表的在线社交网络平台用户数持续增长,用户数量巨大。对于用户个体而言,其在一段时间内发布于社交平台的个人状态,包括心情、评论、图片等信息无不带有浓烈的个人标签,通过对这些行为信息进行行为分析,往往能比较准确的绘一个人的工作领域、生活状态、个人喜好等特征,继而能比较合理的预测今后一段时间内该个体的关注点与可能发表的状态。如何能较好的进行基于社交网络的行为分析研究,并将其应用于实际,是近年来各大学、研究机构以及互联网公司的研究热点。本文以移动社交网络数据为重点,进行时序分析研究,取出个体行为特征,基于这些特征进行行为预测,探究个体行为特点。本文研究过程如下:第一步,选取符合国人用户习惯、用户基数大的新浪微博作为数据源。并设计高效的爬虫系统从新浪微博爬取大量的用户公开数据。第二步,由于社交网络用户数量巨大,我们不可能研究所有用户,所以本文基于社交网络的图属性,采用PageRank计算用户权值,根据该权值选取具有分析价值的目标用户。第三步,对爬取的大量微博文本数据进行处理,利用TF-IDF算法对分词后的文本数据进行处理,取关键词作为单一文本代表,并将文本划入相关领域便于分析统计。第四步,本文出基于Seq2Seq的微博主题概率预测模型。同时通过实际经验分析出用户发布微博行为与时间段相关的假设,并在此基础上出了基于Seq2Seq和时间段的微博主题概率预测模型。第五步,将本文出的模型与业界流行的预测模型进行实验对比。对于研究成果的呈现,本文首先是对爬取数据的部分统计信息的呈现。然后是对所选取的目标用户的特征的直观呈现。最后将本文出的基于Seq2Seq的微博主题概率预测模型及基于Seq2Seq和时间段的微博主题概率预测模型和业界流行的时序预测模型ARIMA模型和Holt-Winters模型机型对比。本文通过实验对比了不同模型的预测效果,结果显示本文出的模型在短期预测时效果要好于ARIMA模型和Holt-Winters模型,同时在些主题类型上,基于Seq2Seq和时间段的微博主题概率预测模型的效果升明显。这说明本文出的模型在对于微博主题的短期预测方面拥有相对于传统统计预测模型跟好的预测准确度,同时也证明的本文出的假设是成立的,并在特定主题类型上表现明显。该结果对于微博推广和营销等具有很好的参考意义。
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