基于聚类算法的学生消费行为分析研究和应用  

Analysis Research and Application of students' Consume Behavior Based on Clustering Algorithm

作　　者：游香薷 王业[2] 杨抒[1] 王斌[2] 

机构地区：[1]新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐830052 [2]新疆农业大学网络中心,新疆乌鲁木齐830052

出　　处：《自动化技术与应用》2017年第12期32-35,40,共5页Techniques of Automation and Applications

基　　金：基于本体的林产品WEB信息资源抽取与表征研究大数据下高校管理;决策与商业智能协同机制研究自治区自然科学基金(编号2014211B023);校前期资助课题(编号XJAU201426)

摘　　要：本文以新疆农业大学学生一卡通消费数据为基础,通过使用不同的聚类算法,分别研究和分析本校民、汉学生的消费行为习惯。首先,对数据源进行预处理;其次,通过对三种距离度量方式的优化K-means聚类算法进行对比,选出较好的一组进行分析;最后,分析聚类结果并获取知识。本研究实现了对校园一卡通系统数据进行数据挖掘的初步探索和相关研究的开展,不仅为学校相关部门的决策提供了有用的参考信息,也为将来构建完整的数字化数字校园决策支持系统提供了实践经验和实现方法。By using different clustering algorithm, the students habits of consume behavior is studied and analysed. First, data are preprocessed. Secondly, through the optimization of three kinds of distance measure K means clustering algorithm to compare, a better set is choosed. Finally, the clustering results is analysed and knowledge is obtained. This study realizes the campus one-card system data preliminary exploration and data mining research, not only provides an useful reference information for decision-making for the related leadership, also for the future to build a complete digital intelligent decision support system for campus. It provides the practical experience and realized method.

关 键 词：K-MEANS算法 距离度量方式 一卡通平台 数字校园 

分 类 号：TP317.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]