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内容大纲
本书在分析国内外研究现状的基础上，从以下三个方面展开：第一，研究大数据技术，搭建教育大数据平台，探讨教育大数据服务模型，对学生管理系统、教务管理系统、校园卡消费系统、学习系统、医疗系统、校园网等的数据进行集成、清理和分析；第二，研究学生特征提取和选择的方法，探索非均衡样本的特征选择，选出符合大学生心理健康风险预警和危机干预需求的特征；第三，研究预警和危机干预方法，构建符合要求的预警和危机干预模型，提出融入课程思政的大学生心理危机干预策略和基于个体特征的大学生心理危机干预策略。 -
作者介绍
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目录
1 导论
1.1 研究背景
1.2 研究现状与分析
1.3 研究内容
1.4 研究成果
1.5 本书结构
2 大数据技术基础
2.1 大数据概述
2.2 大数据处理基本流程
2.3 大数据处理关键技术
2.4 大数据的主要分析平台
2.5 教育大数据平台
3 学生特征提取
3.1 常用特征提取方法
3.2 特征提取流程
3.3 时间轴视角下大学生特征提取
3.4 校园卡系统中的大学生特征提取
3.5 网络日志中的大学生特征提取
4 学生特征选择
4.1 特征选择过程
4.2 特征选择算法
4.3 非均衡样本问题
5 分类算法选择
5.1 分类的定义
5.2 分类的流程
5.3 分类性能的评价
5.4 常用的分类算法
5.5 集成学习算法
6 风险预警模型选择
6.1 模型评估与选择方法
6.2 基本预警模型
6.3 组合预警模型
6.4 投票式组合预警模型
7 Hadoop下风险预警模型
7.1 设计思想
7.2 预警模型并行化处理
7.3 大学生心理健康风险预警流程
7.4 预警模型训练与评估
8 危机干预策略
8.1 心理危机的成因
8.2 基于个体特征的大学生心理危机干预策略
8.3 融入课程思政的大学生心理危机干预策略
8.4 干预策略评估
8.5 虚拟大学生心理健康服务中心探讨
9 原型系统
9.1 简介
9.2 系统设计
9.3 系统实现
10 研究结论与展望
10.1 研究结论
10.2 研究展望
主要参考文献
索引
后记
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