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申请/专利权人：青岛酒店管理职业技术学院

摘要：本发明公开了基于校园大数据的可视化分析评价方法，涉及数据可视化分析技术领域。本发明通过散点图、柱状图和热力图能够直观地展示学生成绩与兴趣程度之间的关系以及学生在选课过程中对不同课程组合的偏好，有助于学校了解选课倾向和潜在的趋势；通过分析学生兴趣程度的数值，确定热门课程和冷门课程，有助于学校优化课程设计；通过分析学生与学生之间的关联性、课程与课程之间的关联性以及学生与课程之间的关联性，能够生成高度个性化的课程推荐；学生从首选课程推荐列表中选择自己感兴趣的课程，提高了选课效率；对于无选课历史记录的新学生和新课程，通过推荐热门课程作为备选课程，可以确保他们也能获得合适的课程推荐。

主权项：1.基于校园大数据的可视化分析评价方法，其特征在于，流程如下：步骤一、学生成绩与课程偏好分析：S101、获取学生各科目成绩与学生对课程的兴趣程度；S102、使用散点图展示学生各科目成绩以及对课程的兴趣程度，在绘图工具中创建散点图，将科目成绩作为X轴，兴趣程度作为Y轴，对于不同的课程，使用不同的颜色和大小来区分；S103、使用柱状图展示学生对不同课程的兴趣程度，在绘图工具中创建柱状图，将课程名称作为X轴，兴趣程度的数值作为Y轴，根据数据值排序结果，将课程按照兴趣程度从高到低排列在X轴上；将兴趣程度值大于设定阈值的课程标记为热门课程，将兴趣程度值小于设定阈值的课程标记为冷门课程；S104、使用热力图展示学生在选课过程中对不同课程组合的偏好，以便学校理解学生的选课倾向；不同课程组合的偏好获取过程如下：收集学生的选课历史数据，统计哪些课程被一起选择的频率大于设定阈值，获得学生对不同课程组合的偏好；步骤二、基于学生与学生之间的关联性生成第一备选课程，进行课程推荐；步骤三、基于课程与课程之间的关联性生成第二备选课程，进行课程推荐；步骤四、基于学生与课程之间的关联性生成第三备选课程，进行课程推荐；步骤五、针对无选课历史记录的新学生和新课程，将步骤一中获得的热门课程作为第四备选课程，进行课程推荐；步骤六、基于第一备选课程、第二备选课程、第三备选课程、第四备选课程，生成首选课程推荐列表；步骤七、根据学生的反馈数据和实际选课情况，重复步骤一至步骤六，更新课程推荐列表；步骤八、对首选课程推荐列表进行评价；所述生成第一备选课程具体过程如下：具体地，收集学生的选课历史数据，对每个学生的选课历史向量进行归一化处理，以确保每个向量的长度都为1；基于U个学生和V门课程，构建一个U×V的学生-课程矩阵A，其中行代表学生，列代表课程，如果学生选择了某课程，则对应位置为1，否则为0；学生1：[1,0,1,0]，表示学生1选择了课程1和课程3；学生2：[1,1,0,0]，表示学生2选择了课程1和课程2；学生3：[0,1,1,1]，表示学生3选择了课程2、课程3和课程4；学生4：[1,0,1,1]，表示学生4选择了课程1、课程3和课程4；对于两个学生向量p和q，通过公式计算获得学生-学生关联度SS，公式如下： ；其中，表示学生向量p和学生向量q的点积，表示学生向量p和学生向量q的模；通过计算学生-学生关联度SS，得到一个n×n的关联度矩阵，其中每个元素表示对应学生与学生之间的关联度；通过以上步骤，获得当前学生的关联度得分列表，按关联度降序排序，获得每个学生的最相似的邻居，选择关联度大于设定阈值的学生作为邻居；对于每个学生，提取其邻居学生选择而本人没有选择的课程，为每个学生推荐最受欢迎的或评分最高的课程。

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