【摘 要】
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大学生在社交平台上直接或间接的数据交互,体现了其自身的行为特征,具有重要的分析价值。利用大数据技术对大学生社交平台的交互数据收集、分析及处理,揭示数据背后的大学生
【基金项目】
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教育部科技发展中心项目(2018A01025),吉林省教育厅科技发展项目(JJKH20191001KJ)
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大学生在社交平台上直接或间接的数据交互,体现了其自身的行为特征,具有重要的分析价值。利用大数据技术对大学生社交平台的交互数据收集、分析及处理,揭示数据背后的大学生兴趣爱好规律,精确对大学生行为进行描述显得尤为重要。本文借助大数据的优势,结合大学生社交平台数据特点,通过虚拟编码、均值填补法和Z-score标准化方法等数据预处理技术,利用k-means聚类算法聚类分析,对具有相似特质和兴趣爱好的大学生进行了分类,划分出了五大类别群体,并且对不同类别的大学生进行了特征分析,为舆情分析、研究大学生群体的兴趣关注点
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