基于校园上网与消费行为的大学生学业预测和预警研究
这是一篇关于学生成绩预测,机器学习,Stacking,校园一卡通,校园网的论文, 主要内容为随着大学校园信息化的不断发展,大学拥有大量大学生校园上网行为和一卡通校园消费行为数据。因此,充分利用校园行为数据挖掘数据价值,对大学生学业表现进行预测和预警,为学校的教学管理人员和任课教师有针对性地加强管理和学习指导提供有效依据,是高校亟需探讨解决的重要问题。本文在梳理分析大学生校园上网和校园消费数据、统计计算大学生绩点数据的基础上,通过对上网及消费行为特征与绩点关系进行了相关性分析识别出重要的特征。采用多种经典的机器学习算法建立了基于上网和消费行为的绩点预测模型,构建了基于Stacking的大学生绩点预测模型,并设计实现了大学生学业绩点预警原型系统。主要工作包括:(1)大学生校园行为数据获取与预处理。从某高校某学院两个年级学生的校园网日志数据中获取了1,573,233条上网数据,用JSON解析出31个维度的上网类型信息并统一流量单位;从一卡通中获取了549,239条消费数据,按时间段对多次刷卡记录合并为一次就餐或购物记录,提取了12个维度的消费信息;对缺失值数据进行填充或删除处理后,确定上网时长、网络会议流量和早餐次数等19种大学生校园行为特征数据。(2)大学生行为特征选择。从成绩系统中获得8,316条成绩数据,按学期计算每个学生的平均绩点。对预处理后的学生校园上网、消费行为数据和绩点数据进行融合,并对上网、消费特征和绩点的关系进行了多维度可视化分析和展示,结果表明早餐次数、沐浴次数、网络会议流量较多的学生成绩较优秀,而Web流媒体访问量较大、超市购物次数较多的学生成绩较差。进一步地,通过对大学生校园行为特征数据与绩点进行斯皮尔曼相关性分析,选取了早餐次数、网络会议流量、Web流媒体等九种重要特征数据作为绩点预测模型的输入。(3)基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型构建。利用选取的九种大学生校园行为特征数据,采用随机森林、CatBoost、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机五种算法建立了绩点预测模型;研究构建了基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林、CatBoost和决策树算法;为了防止过拟合,在第二层采用逻辑回归算法。进一步地,利用经ADASYN算法过采样处理后的样本数据,建立了基于五种数据挖掘算法的绩点预测模型;采用单学期行为特征数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了决策树算法和随机森林算法;采用两个学期行为数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林算法和CatBoost算法。对比实验结果表明,(1)基于Stacking的绩点预测模型的预测效果总体优于其它五种模型;(2)利用过采样数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用未过采样数据构建的Stacking模型;(3)利用过采样处理后的两个学期行为特征数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用采样处理后的一个学期数据构建的Stacking模型。(4)设计并实现了基于绩点分类的学业预警原型系统。系统是基于B/S架构、利用Spring Boot和Vue框架进行开发,数据库采用Mysql和Redis。将绩点分为优、中、差三类,用户包括教学秘书、辅导员、班主任和学生,各类教师用户可以查询其权限范围内的预警信息及统计分析信息,学生可以查询自己的学业预警信息。
某高校校园一卡通系统的设计与实现
这是一篇关于校园一卡通,三层架构,图书管理的论文, 主要内容为随着校园网络信息化建设的发展,一卡通很快在校园内普及,校园一卡通不仅能够用于高校的日常消费,同时也适用于高校的机房管理、图书管理等方面,既方便了消费者的生活,减轻了校园服务人员的压力,同时也有利于高校的数据化管理,推进校园信息化建设。论文的开展首先需要明确系统的用户群体,在分析一卡通主要的业务需求基础上,对系统用户进行用例分析,从消费需求、考勤需求、门禁管理需求、图书管理需求等方面系统的功能需求进行了介绍,并针对系统应用环境,阐述了系统的性能需求和和安全性需求等。系统基于B/S模式开发,采用多层架构模式,符合高内聚低耦合的设计思路,在功能的设计中,对系统的业务流程进行了详细的介绍,利用UML建模技术设计了业务流程图。在设计系统数据库时,以系统业务流程中的实体信息为依据,分析了系统实体关系,并设计了相应的数据库表。论文采用C#开发语言,以.NET平台构建了系统的开发环境,结合Visual Studio开发技术和SQL Server数据库技术,对系统功能运行界面和业务功能的操作过程进行了介绍,最后在测试过程中,制定合理的测试计划,对系统功能进行了详细的测试,总结出测试结果。校园一卡通系统实现后,不仅能够用于高校的消费服务,同时也促进了高校的信息化管理,方便了广大师生的学习和生活,具有良好的经济收益和社会前景。
基于校园上网与消费行为的大学生学业预测和预警研究
这是一篇关于学生成绩预测,机器学习,Stacking,校园一卡通,校园网的论文, 主要内容为随着大学校园信息化的不断发展,大学拥有大量大学生校园上网行为和一卡通校园消费行为数据。因此,充分利用校园行为数据挖掘数据价值,对大学生学业表现进行预测和预警,为学校的教学管理人员和任课教师有针对性地加强管理和学习指导提供有效依据,是高校亟需探讨解决的重要问题。本文在梳理分析大学生校园上网和校园消费数据、统计计算大学生绩点数据的基础上,通过对上网及消费行为特征与绩点关系进行了相关性分析识别出重要的特征。采用多种经典的机器学习算法建立了基于上网和消费行为的绩点预测模型,构建了基于Stacking的大学生绩点预测模型,并设计实现了大学生学业绩点预警原型系统。主要工作包括:(1)大学生校园行为数据获取与预处理。从某高校某学院两个年级学生的校园网日志数据中获取了1,573,233条上网数据,用JSON解析出31个维度的上网类型信息并统一流量单位;从一卡通中获取了549,239条消费数据,按时间段对多次刷卡记录合并为一次就餐或购物记录,提取了12个维度的消费信息;对缺失值数据进行填充或删除处理后,确定上网时长、网络会议流量和早餐次数等19种大学生校园行为特征数据。(2)大学生行为特征选择。从成绩系统中获得8,316条成绩数据,按学期计算每个学生的平均绩点。对预处理后的学生校园上网、消费行为数据和绩点数据进行融合,并对上网、消费特征和绩点的关系进行了多维度可视化分析和展示,结果表明早餐次数、沐浴次数、网络会议流量较多的学生成绩较优秀,而Web流媒体访问量较大、超市购物次数较多的学生成绩较差。进一步地,通过对大学生校园行为特征数据与绩点进行斯皮尔曼相关性分析,选取了早餐次数、网络会议流量、Web流媒体等九种重要特征数据作为绩点预测模型的输入。(3)基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型构建。利用选取的九种大学生校园行为特征数据,采用随机森林、CatBoost、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机五种算法建立了绩点预测模型;研究构建了基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林、CatBoost和决策树算法;为了防止过拟合,在第二层采用逻辑回归算法。进一步地,利用经ADASYN算法过采样处理后的样本数据,建立了基于五种数据挖掘算法的绩点预测模型;采用单学期行为特征数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了决策树算法和随机森林算法;采用两个学期行为数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林算法和CatBoost算法。对比实验结果表明,(1)基于Stacking的绩点预测模型的预测效果总体优于其它五种模型;(2)利用过采样数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用未过采样数据构建的Stacking模型;(3)利用过采样处理后的两个学期行为特征数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用采样处理后的一个学期数据构建的Stacking模型。(4)设计并实现了基于绩点分类的学业预警原型系统。系统是基于B/S架构、利用Spring Boot和Vue框架进行开发,数据库采用Mysql和Redis。将绩点分为优、中、差三类,用户包括教学秘书、辅导员、班主任和学生,各类教师用户可以查询其权限范围内的预警信息及统计分析信息,学生可以查询自己的学业预警信息。
基于校园上网与消费行为的大学生学业预测和预警研究
这是一篇关于学生成绩预测,机器学习,Stacking,校园一卡通,校园网的论文, 主要内容为随着大学校园信息化的不断发展,大学拥有大量大学生校园上网行为和一卡通校园消费行为数据。因此,充分利用校园行为数据挖掘数据价值,对大学生学业表现进行预测和预警,为学校的教学管理人员和任课教师有针对性地加强管理和学习指导提供有效依据,是高校亟需探讨解决的重要问题。本文在梳理分析大学生校园上网和校园消费数据、统计计算大学生绩点数据的基础上,通过对上网及消费行为特征与绩点关系进行了相关性分析识别出重要的特征。采用多种经典的机器学习算法建立了基于上网和消费行为的绩点预测模型,构建了基于Stacking的大学生绩点预测模型,并设计实现了大学生学业绩点预警原型系统。主要工作包括:(1)大学生校园行为数据获取与预处理。从某高校某学院两个年级学生的校园网日志数据中获取了1,573,233条上网数据,用JSON解析出31个维度的上网类型信息并统一流量单位;从一卡通中获取了549,239条消费数据,按时间段对多次刷卡记录合并为一次就餐或购物记录,提取了12个维度的消费信息;对缺失值数据进行填充或删除处理后,确定上网时长、网络会议流量和早餐次数等19种大学生校园行为特征数据。(2)大学生行为特征选择。从成绩系统中获得8,316条成绩数据,按学期计算每个学生的平均绩点。对预处理后的学生校园上网、消费行为数据和绩点数据进行融合,并对上网、消费特征和绩点的关系进行了多维度可视化分析和展示,结果表明早餐次数、沐浴次数、网络会议流量较多的学生成绩较优秀,而Web流媒体访问量较大、超市购物次数较多的学生成绩较差。进一步地,通过对大学生校园行为特征数据与绩点进行斯皮尔曼相关性分析,选取了早餐次数、网络会议流量、Web流媒体等九种重要特征数据作为绩点预测模型的输入。(3)基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型构建。利用选取的九种大学生校园行为特征数据,采用随机森林、CatBoost、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机五种算法建立了绩点预测模型;研究构建了基于Stacking集成学习方法的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林、CatBoost和决策树算法;为了防止过拟合,在第二层采用逻辑回归算法。进一步地,利用经ADASYN算法过采样处理后的样本数据,建立了基于五种数据挖掘算法的绩点预测模型;采用单学期行为特征数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了决策树算法和随机森林算法;采用两个学期行为数据构建的基于Stacking的绩点预测模型,第一层优化选择了随机森林算法和CatBoost算法。对比实验结果表明,(1)基于Stacking的绩点预测模型的预测效果总体优于其它五种模型;(2)利用过采样数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用未过采样数据构建的Stacking模型;(3)利用过采样处理后的两个学期行为特征数据构建的Stacking模型的预测效果总体优于利用采样处理后的一个学期数据构建的Stacking模型。(4)设计并实现了基于绩点分类的学业预警原型系统。系统是基于B/S架构、利用Spring Boot和Vue框架进行开发,数据库采用Mysql和Redis。将绩点分为优、中、差三类,用户包括教学秘书、辅导员、班主任和学生,各类教师用户可以查询其权限范围内的预警信息及统计分析信息,学生可以查询自己的学业预警信息。
基于一卡通平台下的高校门禁管理系统的设计与实现
这是一篇关于校园一卡通,门禁管理系统,射频卡的论文, 主要内容为新疆某高校经过最近几年招生规模的不断扩大,学校已经得到了的快速发展。目前,学校已经由原来的一个校区扩大到三个校区,全校在编教职工人数已经达到了1800多人,在加上其它临时外聘人员和学生,全校共计两万余人。近几年来,学校发生的违反校规、校纪的事件时有发生,而且这种趋势正在蔓延。特别是一些外来的闲散社会人员的非法出入校园,更给学校增加了不稳定因素。为了解决学校在管理方面出现的弊端,学校领导多次去一些内地的高校参观、学习其它高校的在管理方面的成功经验。在经过反复论证后,学校决定通过借鉴其它高校的成功经验并结合学校实际现状,通过构建一卡通管理管理系统来综合提高学校的管理水平。本文设计的门禁管理信息系统是在一卡通平台下的一个应用子系统,通过对使用部门的走访调研后,在深入了解了他们的具体需求基础之上,确定了系统的开发工具。系统前台开发平台选择Microsoft Visual Studio.NET,开发语言选择JAVA,后台数据库选用SQL SEVER 2010企业版。数据访问操作方式采用C/S、B/S结构,采用顶层设计的理念以及相应的标准规范来对系统进行了模块化设计。系统被划分为控制器管理、卡片管理、进出权限设置、门信息管理、刷卡管理、查询和系统管理七大功能模块,从功能上覆盖了用户所要求的功能。本文对系统进行了数据库设计,分析设计了系统的E-R模型,根据E-R模型构建了数据库中的表及其结果。本文完成了系统的实现,从系统的操作界面、实现代码和实现的程序流程三个方面阐述了系统的实现。从长远来看系统具有较好的兼容性、扩展性,从而系统更有利于未来的升级,从一定程度上降低了系统的维护成本。系统在使用过程中,以标记有学校身份信息的非接触式射频卡为媒介,通过该系统对门禁的出入规则进行设定后,就能够对持卡人在不同时间、不同地点在学校楼宇中进行相应的出入限制。通过门禁系统不仅节约了学校在管理方面所投入的人力、物力、同时也加强了学校的安保。
基于Asp.net的校园一卡通管理平台的设计与实现
这是一篇关于校园一卡通,数字化校园,Asp.net,C#,数据库的论文, 主要内容为校园一卡通管理平台系统是以学校网络为载体进行建设,广泛运用于校园内的身份认证、校内消费、校务管理、金融服务等,它是数字化校园的基础工程。校园一卡通管理平台将原有的高效业务和职能管理有效的整合在一起,减少资源浪费和重复建设,有效的缓解校务管理和后勤服务的繁重业务。系统的建设意义在于为现代化的园区管理提供科学的、高效的手段,可以实现真正的数据共享、为提高学校生活质量,关注学生成长提供有力的科学依据。 本文所开发的校园一卡通管理平台是基于asp.net框架,它拥有跨平台性,C#为主要开发语言。后台数据库采用了oralce与sql两种。业务功能分了四大块：管理中心、客户中心、结算中心和监控平台。管理中心包括系统参数的设置和权限管理；客户中心包括客户信息和客户部门的建立；结算中心包括账目结算和统计分析；集控平台是对终端和工作站的监控管理。 管理平台包含对一卡通主机系统的参数设置、环境设定、用户和设备的管理、数据的同步和交换,各模块工作模式的设定和工作状态的监控等功能。通过管理平台实现校园内信息充分共享,保证数据的实时性、准确性和完整性。 系统软、硬件均采用模块化结构设计,同时充分考虑校园具体需求的变化,方便系统的扩充和升级。标准通用的信息接口,能与原有各部门的管理系统相兼容,可确保用户的长期使用,避免重复投资。
江西师大图书馆一卡通系统的设计与实现
这是一篇关于图书馆,校园一卡通,集成接口,数据同步的论文, 主要内容为校园一卡通是新时期高校数字化建设的重点项目之一，主要利用RFID非接触卡片为信息的载体来建设校园的数字化信息网络集成平台，实现信息共享、金融支付、信息管理等诸多功能有效集成，大大方便和简化了师生员工在校内的工作、学习和生活。校园一卡通是高校实现现代化信息管理的主要途径，校园一卡通平台的建设可以把银行金融的服务与校园卡的服务有机结合，支持学生使用校园卡在校内进行充值和消费，实现校内生活服务管理的数字化；还可以实现个人身份认证；也实现以人为本的校园管理。实现校园一卡通管理可以对日常管理的各部门进行协调管理，减小资源浪费和重复建设。因此，“校园一卡通”极大地方便广大师生员工教学、科研、生活，实现“一卡在手，走遍校园”。 校园一卡通的出现大大方便了在校师生员工的日常工作、学习和生活，也为校园带来了高效率的管理方法。本次设计的系统主要是在图书馆管理系统中的校园一卡通子系统。针对图书馆管理中需要实现的众多功能，把传统的图书馆管理系统与校园一卡通系统进行有机结合，采用RFID射频识别、JSP、Java相关关键技术,实现一卡通系统与图书馆管理系统无缝对接，此时一卡通接口软件在后台继续运行，可以对实时变化的一卡通系统中的数据和持卡人信息进行及时修改和保存。在MySQL数据库数据发生变更时，系统功能模块自动读取MySQL数据，并进行ClientDataSet转储处理,输出MYSQL***.XML文件,对文件中的数据通过ClientDataSet进行数据控件处理，更新ORACLE数据库。这样就使一卡通系统数据与图书管理系统数据同步。以上技术的实现让一卡通系统在图书馆管理中产生显著的作用，为高校数字化建设打下坚实的基础。
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