面向高校学生行为分析的大数据挖掘算法优化与实践

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一、前言

在2024年，某高校智能校园的发展投资已超过8000万元，推动高校分析学生行为的能力成为改进学校管理和服务的重要基础。IT技术广泛应用，传感器部署数量达到15000个，每日采集数据量高达200GB，涵盖学生的活动路径、学术行为以及支出记录等信息。面对这些多维、多样且实时变化的数据，如何高效挖掘并从中发掘有用洞见，已经成为教育信息化与人工智能应用中的关键研究方向[]。（剩余3929字）

试读结束

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