李强 李木昌

摘 要：为了提高大学生思想政治教育工作管理水平，充分发挥信息化、智能化技术手段在高校学生管理工作中的作用，利用大数据相关技术，研究了基于大数据挖掘的大学生上网行为分析与预警干预体系构建。本研究采用学生上网数据多维度进行深度建模分析，从而找出满足校园网贷、网络沉迷和风险用户行为特征的上网用户。及时向学校相关管理部门预警并提前做好预防，为学生管理工作人员提前干预提供可参考的依据，对提高高校学生管理工作具有重要的指导意义。

关键词：大数据技术;学生管理工作;大学生上网行为

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2021.02.005

本文著录格式：李强，李木昌.基于大数据挖掘的大学生上网行为分析与预警干预体系构建与研究[J].软件，2021，42（02）：018-020

Analysis and Warning Intervention of College Students Online Behavior Based on Big Data Mining System Construction and Research

LI Qiang， LI Muchang

（Zhuhai City Polytechnic， Zhuhai  Guangdong  519090）

【Abstract】：In order to improve the level of university student management， and give full play to the role of informatization and intelligent technology in the management of university students. Using big data technologies， it studies the construction of college students' online behavior analysis and early warning intervention system based on big data mining. This study uses multi-dimensional data from students to conduct in-depth modeling and analysis， so as to identify online users who meet the behavioral characteristics of campus online loans， Internet addiction， and risky users. Provide early warning to the relevant management departments of the school and take precautions in advance， provide a reference basis for the early intervention of the student management staff， and have important guiding significance for improving the management of college students.

【Key words】：big data technology;student management;online behavior of college students

0引言

在國外，90年代初开始对网络用户行为分析，美国针对网络用户行为进行了初步的统计、分析和研究，试图总结研究出网络用户活动的方式对网络的影响。

网络用户行为分析在我国内已经有了多年的发展，取得了长足的进步，使用大数据挖掘技术对上网用户网络行为开展的研究起步相对较晚，到2001年才有人发表了关于Web挖掘的综述性文献，文献研究重点还是在于对数据库和服务器日志进行的数据分析，来研究上网行为的特征和规律，并运用于网站优化、网络安全、网络行为预测等方面。高校大学生上网行为的相关研究主要可以概括为以下几……