毕业设计：基于深度学习的大学学生影响力分析系统

目录

前言

项目背景

设计思路

数据集

模型实验

更多帮助

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的大学学生影响力分析系统

项目背景

       在当今数字化时代，大数据分析已经成为了各个领域的重要工具。对于大学教育而言，了解和评估学生的影响力和社交网络行为对于提高教学质量和学生发展至关重要。基于大数据的大学学生影响力分析系统能够利用学生的社交媒体数据、学术成果等信息，通过深度学习和数据挖掘技术，实现对学生影响力的量化分析和预测。这样的系统不仅可以帮助学校和教师更好地了解学生的学习和社交行为，还可以为学生提供个性化的学习指导和发展建议，促进他们的学术成长和社交互动。

设计思路

       为了改善卷积神经网络（CNN）模型在文本分类任务上的效果，结合各种模型的优点，构建新的组合模型。引入了MobileNet模型，它的基本单元包括深度卷积（Depthwise Convolution，DW）和逐点卷积（Pointwise Convolution，PW）两个独立的部分。这种卷积方法相比传统卷积运算只需要较少的计算量和时间成本。在图像领域，MobileNet模型使用一个卷积核来处理一个信道，如果图片有3个信道，则需要3个卷积核。通过深度卷积处理后，可以获得3个特征映射，然后利用113的逐点卷积，在深度方向上对特征映射进行加权，最终得到与传统卷积结果相同的深度可分离卷积运算结果。

       轻量级CNN模型，优化了逐通道卷积数和过滤器大小的架构，并在网络结构中使用了扩张卷积、批量规范化和Leaky RELU激活层，以提高训练效果。然而，该模型的泛化效果较差，为了改善泛化性能，研究人员引入了混合优化策略（SWATS），结合了Adam优化器和SGD优化器的优点，从而提升整个网络的性能。在文本分类任务中，需要考虑词向量和上下文信息两个方面的特征。基于深度可分离卷积，增加一个尺度的卷积核，以改进不同尺度卷积核的结构。具体而言，他们同时使用了KD尺度的卷积核和1KD+尺度的卷积核并行运行，这样的结构被称为双尺度深度卷积。通过这种方式，模型可以保持较低的参数量，同时完整地提取文本的特征，从而缩短计算时间。

       用于文本分类的深度学习模型，结合了双尺度深度卷积和TextCNN思想。模型包括嵌入层、双尺度深度卷积层、逐点卷积层、最大池化层和全连接层。通过Word2Vec将文本转换为向量表示，双尺度深度卷积层提取局部特征，逐点卷积层获取上下文信息和词序，最大池化层降低特征维度，全连接层进行分类。DSCNN模型具有计算效率高、特征提取能力强和鲁棒性好的特点，适用于文本分类任务。

       Motif是指复杂网络中多阶关系与子图的关联关系。它在社区搜索、信息网络和时序网络等领域得到广泛应用。以往的研究主要关注如何高效计算复杂网络中的Motif个数，但最近的研究表明Motif也可以用于图的聚类或社区检测。相比以往只考虑节点的局部子图结构，最近的研究将Motif应用于研究社交网络中节点的多阶关系，并将其融入PageRank算法的节点权限计算中。这种方法从全局的角度考虑局部用户关系子图，挖掘出社交网络中具有较大影响力的用户。传统的连接数衡量节点重要性的方法只考虑一阶连接关系，而Motif-based PageRank算法引入了多阶关系，将多阶连接关系分为8种Motif子图情况，以更全面地评估节点的影响力。

       对于每个节点对之间的关系子图，我们可以使用邻接矩阵来表示它们之间的连接情况。通过观察子图的结构，我们可以识别符合Motif多阶关系的子图，并计算它们的重叠边数。这些重叠边的数量可以用于评估节点之间的关联程度和相似性。在这个扩展示例中，我们可以利用Motif计算方法来分析子图之间的关系，并计算它们的频率。通过考虑多阶连接关系，我们可以更全面地了解节点之间的影响力和相互作用。这种分析方法可以应用于社交网络、信息网络和其他复杂网络中，帮助我们理解网络结构和节点之间的关系。

数据集

       由于网络上没有现有的合适的学生影响力分析的数据集，我决定自己收集数据以支持基于大数据的大学学生影响力分析系统的研究。我采集了大量的学生社交媒体数据，包括学生在社交平台上的发帖、点赞、评论等行为，以及学生的学术成果和社交关系。通过现场收集和网络爬虫技术，我能够获取到真实的学生社交行为和多样的社交网络环境。我相信这个自制的数据集将为大学学生影响力分析系统的研究提供有力的支持，并为教育领域的发展做出积极贡献。

       为了进一步提升基于大数据的大学学生影响力分析系统的性能和准确性，我计划对数据集进行扩充。首先，我将增加更多学生的社交媒体数据，包括不同年级、专业和背景的学生。这将使得分析结果更具代表性和准确性。其次，我还计划整合其他数据源，如学生的学术成绩、课程选修情况和社交活动参与等信息，以建立更全面的学生画像。此外，我还将考虑引入自然语言处理和情感分析技术，以更好地理解学生在社交媒体上的言论和情感表达。

模型实验

        实验基于TensorFlow框架进行，该框架集成了CNN模型、RNN模型和LSTM模型等，使得构建和应用深度学习模型变得更加快速和便捷。通过使用TensorFlow，我们能够利用这些现成的深度学习模型来进行实验。

       通过消融实验，我们可以评估不同参数和网络结构对模型性能的影响。我们可以尝试不同的卷积核大小、卷积层和池化层的数量、激活函数的选择等。通过逐步删除或修改模型的不同部分，我们可以了解它们对分类性能的贡献。通过对比不同实验设置的结果，我们可以确定哪些参数和网络结构对于改进分类效果最为关键。我们可以选择使模型性能最佳化的参数组合，并减少不必要的参数，以提高模型的效率和泛化能力。

       梯度下降算法对准确率的影响是通过调整权重以最小化模型损失来实现的。在比较不同优化器对模型准确率的影响时，我们使用了SGD（随机梯度下降）、带动量的SGD和Adam梯度下降算法进行对比实验。实验参数设置为：卷积核数量为128，卷积核尺寸为8，步长为1，激活函数为ReLU，文本最长长度为500，损失函数值为0.5，模型学习率为0.001。

相关代码示例：

data = pd.read_csv('student_relations.csv')

# 创建一个空的有向图
graph = nx.DiGraph()

# 将学生关系数据添加到图中
for index, row in data.iterrows():
    student_id = row['student_id']
    friend_id = row['friend_id']
    graph.add_edge(student_id, friend_id)

# 分析算法
# 计算学生的中心性指标（如度中心性、接近中心性等）
degree_centrality = nx.degree_centrality(graph)
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(graph)

# 根据中心性指标对学生进行排序
sorted_students = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出排名前几的学生
top_students = sorted_students[:10]
for student in top_students:
    print("Student ID: {}, Degree Centrality: {}".format(student[0], student[1]))

# 可视化
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(10, 8))
pos = nx.spring_layout(graph)
nx.draw_networkx(graph, pos=pos, with_labels=True, node_size=100, node_color='lightblue')

更多帮助