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本文以构建“校园恋人”模型为例,选取大连理工大学的210个样本数据,采用K-Means聚类算法,通过对学生行为数据进行筛选、分析、处理,结合关系网络、时空数据,揭示高校学生间的相互关联和时空相关的模式及规律,找到“校园恋人”和潜在“孤僻症”人群,把握和预测学生群体性问题和现象。针对在大数据时代推动高校开展思政教育面临的困难,从思维理念、管理平台、制度体系、人才队伍等四个方面提出高校运用大数据开展精准思政的对策建议。