基于大数据的高风险学生预测研究--聚文网

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内容简介

本书在分析国内外研究现状的基础上，设计教育大数据服务模式，搭建教育大数据集成平台，采用大数据技术对学生各种数据进行采集、存储和分析，研究适合大数据环境下的高风险学生预测方法，构建满足实际需求的基于大数据的高风险学生预测模型并进行评估，设计并实现原型系统，以期能为我国教育大数据的开发和利用提供借鉴。

第一章绪论
第一节研究背景
第二节研究现状与分析
第三节研究内容
第四节主要创新
第五节本书结构
第二章大数据基础
第一节大数据概述
第二节大数据处理基本流程
第三节大数据处理关键技术
第四节大数据的主要分析平台
第五节大数据在教育中的应用
第六节本章小结
第三章教育大数据集成
第一节教育大数据的含义及特点
第二节教育大数据平台的构建
第三节基于Web服务、移动代理和本体的教育大数据集成方法
第四节分布式动态教育大数据增量关联规则挖掘的研究
第五节本章小结
第四章学生特征提取
第一节常用特征提取方法
第二节基于时间轴的高校学生基本特征提取及分析
第三节基于校园一卡通的学生特征提取及作息规律判断
第四节基于网络日志的学生特征提取及其偏好判断
第五节应用分析
第六节本章小结
第五章学生特征选择
第一节特征选择的相关概念
第二节特征选择过程
第三节特征选择算法的分类
第四节特征选择算法
第五节非均衡样本问题
第六节基于指数分布的非均衡学生数据特征选择
第七节基于PKDE和Relief的非均衡学生数据特征选择
第八节应用分析
第九节本章小结
第六章风险预测模型中分类方法的探讨
第一节分类的定义
第二节分类的流程
第三节分类性能的评价
第四节常用的分类方法
第五节集成学习算法
第六节本章小结
第七章高风险学生预测模型选择
第一节模型评估与选择方法
第二节单一预测模型
第三节组合预测模型
第四节投票式组合预测模型
第五节本章小结
第八章基于Hadoop的高风险学生加权投票式组合预测模型
第一节设计思想
第二节组合预测模型
第三节预测模型训练与评估
第四节本章小结
第九章高风险学生预测原型系统
第一节简介
第二节系统设计
第三节系统实现
第四节本章小结
第十章结束语
第一节总结
第二节展望
参考文献
后记

基于大数据的高风险学生预测研究

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