摘要
为了提高大学生思想政治教育工作管理水平,充分发挥信息化、智能化技术手段在高校学生管理工作中的作用,利用大数据相关技术,研究了基于大数据挖掘的大学生上网行为分析与预警干预体系构建。本研究采用学生上网数据多维度进行深度建模分析,从而找出满足校园网贷、网络沉迷和风险用户行为特征的上网用户。及时向学校相关管理部门预警并提前做好预防,为学生管理工作人员提前干预提供可参考的依据,对提高高校学生管理工作具有重要的指导意义。
In order to improve the level of university student management,and give full play to the role of informatization and intelligent technology in the management of university students.Using big data technologies,it studies the construction of college students’online behavior analysis and early warning intervention system based on big data mining.This study uses multi-dimensional data from students to conduct in-depth modeling and analysis,so as to identify online users who meet the behavioral characteristics of campus online loans,Internet addiction,and risky users.Provide early warning to the relevant management departments of the school and take precautions in advance,provide a reference basis for the early intervention of the student management staff,and have important guiding significance for improving the management of college students.
作者
李强
李木昌
LI Qiang;LI Muchang(Zhuhai City Polytechnic,Zhuhai Guangdong 519090)
出处
《软件》
2021年第2期18-20,共3页
Software
基金
2019年珠海市教育研究中心课题(2019KTZ08)
2018年珠海城市职业技术学院科研课题(KY2018Z01S)
2020年珠海城市职业技术学院大学生创新创业训练项目(201914114)
2020珠海市教育科研“十三五”规划课题。
关键词
大数据技术
学生管理工作
大学生上网行为
big data technology
student management
online behavior of college students