Design of Student Behavior Prediction and Management Strategies Supported by Cluster Computing
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the deepening of reform and opening up, the deepening of the socialization of college management, the trend of students' thinking is more and more diversified leading to the frequent occurrence of college students' behavior.This paper is based on Spark's parallel H-mine cluster computing to mine the behavioral characteristics data of students in frequent item sets.Using the K-Means clustering algorithm optimized by information entropy and density, the clustering and classification process is carried out according to the central value of the obtained behavioral features.Construct the class model of student behavioral features, realize student behavior prediction by K-nearest neighbor algorithm, and build the early warning model of student behavior prediction based on Spark cluster.The results of clustering analysis show that the average number of times a class of students, the second class of students, and the third class of students eat at breakfast is 120.07,107.66, and 118.25, respectively, and the first class of students has the most number of times of breakfast meals, which shows that this class of students has better eating habits.The number of students studying on March 24, 2023 is predicted by the model based on the K nearest neighbor algorithm, and the trajectory of the real value and the predicted value The number of students with relative error less than 0.2 accounted for 86.42%, indicating that the model is good at predicting the number of students as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».