基于PageRank算法的校园好友关系分析

摘要：

随着校园信息化、数字化建设的普及,作为该建设进程重要组成部分的"校园一卡通"系统的建设也逐步深入,校园一卡通系统是校园信息化建设中信息采集的基础工程.利用校园一卡通系统采集的学生日常生活数据去分析学生的行为特点,挖掘出大数据中隐藏的价值,将在很大程度上帮助学校的日常管理并为学校领导提供相关决策依据.文中以学生校园生活中的一卡通消费数据为研究对象,首先应用高斯相似度函数构造相似度矩阵,系统地对学生间好友关系进行研究分析;然后应用PageRank算法找出疑似"孤立"学生或者是社交圈较小的学生群体,及早发现不善交友的学生群体,为学校的相关管理部门提供数据支撑,以便引导学生更健康的交友,构造和谐校园;最后通过实验进行了有效性验证.

关键词：一卡通、数据分析、高斯相似度、PageRank

所属期刊栏目：30

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272500

在线出版日期：2020-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：140-143