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文檔簡介
1、隨著數(shù)字化和信息化技術(shù)在各大高校中的廣泛普及,智能管理系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用和高度重視,是高校信息化程度的重要的標志。伴隨著一卡通的應(yīng)用,高校里的各類管理信息系統(tǒng)積累了大量的數(shù)據(jù),如學生成績、消費信息、上網(wǎng)信息、圖書館借閱信息、進出宿舍樓情況等等。但我們對數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用,仍然只是停留在一個簡單的查詢和統(tǒng)計報告階段,并沒有采取有效的措施,充分利用這些數(shù)據(jù),為學生管理提供有效的決策支持。而在這些大量數(shù)據(jù)中,對異常數(shù)據(jù)的研究比正常數(shù)據(jù)往往更有意
2、義。因此本文的重點就是利用這些數(shù)據(jù)對學生的行為進行分析,找出行為異常的學生,為后續(xù)學校的管理工作提供決策支持。
本文首先研究現(xiàn)階段對異常研究領(lǐng)域的一些重要方法,如:基于統(tǒng)計分布的異常檢測方法、基于距離的異常檢測方法、基于偏差的異常檢測方法、基于深度的異常檢測方法、基于密度的異常檢測方法、基于聚類的異常檢測方法,并分析了這些常用的異常檢測算法的優(yōu)劣度。其次,本文從學生行為的概念入手,在前人研究的基礎(chǔ)上,介紹了本文將要著重研究的學
3、生行為:消費行為、課程成績、正?;貙嫶螖?shù)、上網(wǎng)時間等等。這些行為將作為后期對學生的行為特征進行異常檢測的四個維度,對學生的行為異常進行一個鑒定。在本文中異常并無褒義貶義之分,這里的異常概念只是區(qū)分個別學生與大部分學生的一個不同。利用特征數(shù)據(jù)對學生行為進行表示。通過對基于距離的異常檢測算法的研究,提出了基于距離的改進的相似度和的算法。隨后通過對聚類思想的分析,發(fā)現(xiàn)聚類和異常檢測在某種程度上存在相似之處,通過分析模糊聚類算法的缺點,提出利用
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