基于校園一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系深度挖掘與動態(tài)演化規(guī)律研究

基于校園一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系深度挖掘與動態(tài)演化規(guī)律研究一、緒論1.1研究背景在數(shù)字化時代的浪潮下，信息技術(shù)的迅猛發(fā)展深刻地改變了校園的面貌。如今，校園中各類數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長，這些數(shù)據(jù)涵蓋了學(xué)生學(xué)習(xí)、生活的各個層面，宛如一座蘊(yùn)藏豐富的寶藏，蘊(yùn)含著眾多有價值的信息，為教育領(lǐng)域的研究和管理提供了全新的視角與方法。校園數(shù)據(jù)的重要性日益凸顯，對其深入分析和挖掘能夠?yàn)閷W(xué)校管理、教學(xué)優(yōu)化以及學(xué)生服務(wù)等提供有力的數(shù)據(jù)支持。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析，學(xué)校可以精準(zhǔn)洞察學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到的困難和問題，進(jìn)而有針對性地調(diào)整教學(xué)策略，實(shí)現(xiàn)個性化教學(xué)，提升教學(xué)質(zhì)量；借助對學(xué)生生活數(shù)據(jù)的研究，學(xué)校能夠更好地了解學(xué)生的生活需求，優(yōu)化校園服務(wù)，為學(xué)生營造更為舒適、便捷的生活環(huán)境。校園一卡通作為學(xué)生在校園內(nèi)活動的重要載體，在學(xué)生的日常校園生活中發(fā)揮著舉足輕重的作用，已然成為校園信息化建設(shè)的關(guān)鍵組成部分。學(xué)生憑借一卡通，能夠輕松實(shí)現(xiàn)食堂就餐、圖書館借閱、宿舍門禁出入、校內(nèi)消費(fèi)支付等多種功能。在這一過程中，一卡通系統(tǒng)會自動記錄下大量與學(xué)生相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)詳細(xì)且全面，包括學(xué)生的基本信息，如姓名、學(xué)號、專業(yè)等；消費(fèi)記錄，涵蓋消費(fèi)時間、地點(diǎn)、金額以及消費(fèi)項(xiàng)目等；出入記錄，精確記錄學(xué)生進(jìn)出各個場所的時間和地點(diǎn)；還有借閱記錄，包含借閱書籍的名稱、借閱時間、歸還時間等。這些豐富的數(shù)據(jù)為深入研究大學(xué)生的社交關(guān)系提供了獨(dú)特而寶貴的數(shù)據(jù)源，具有極高的研究價值。大學(xué)生社交關(guān)系是校園生活的重要組成部分，對學(xué)生的成長和發(fā)展有著深遠(yuǎn)的影響。良好的社交關(guān)系能夠?yàn)閷W(xué)生營造積極向上的學(xué)習(xí)氛圍，在交流互動中，學(xué)生們相互啟發(fā)、相互激勵，共同進(jìn)步，從而提高學(xué)習(xí)效率；能為學(xué)生提供強(qiáng)大的情感支持，當(dāng)學(xué)生遭遇困難和挫折時，朋友的關(guān)心、鼓勵和幫助能讓他們感受到溫暖和力量，緩解心理壓力，保持良好的心態(tài)；還能幫助學(xué)生拓展人脈資源，結(jié)識來自不同背景的同學(xué)，豐富自己的社交圈子，為未來的職業(yè)發(fā)展和個人成長奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)的大學(xué)生社交關(guān)系研究方法存在諸多局限性。問卷調(diào)查方式往往受到樣本數(shù)量和調(diào)查范圍的制約，難以全面、準(zhǔn)確地反映全體學(xué)生的社交情況；訪談法雖然能夠獲取較為深入的信息，但效率較低，且主觀性較強(qiáng)，容易受到訪談?wù)吆捅辉L談?wù)邆€人因素的影響；觀察法需要耗費(fèi)大量的時間和精力，并且可能會對被觀察者的行為產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致觀察結(jié)果不夠真實(shí)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，為大學(xué)生社交關(guān)系研究帶來了新的契機(jī)。校園一卡通數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、覆蓋面廣、實(shí)時性強(qiáng)等顯著優(yōu)勢，能夠真實(shí)、全面地反映學(xué)生的日常行為和活動軌跡。通過對一卡通數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，可以挖掘出學(xué)生之間隱藏的社交關(guān)系，如共同消費(fèi)行為可能暗示著學(xué)生之間存在較為密切的朋友關(guān)系；頻繁的共同出入場所記錄可能表明學(xué)生屬于同一個社交團(tuán)體。還能夠揭示社交關(guān)系的演化規(guī)律，例如隨著時間的推移，學(xué)生社交圈子的擴(kuò)大或縮小趨勢，以及不同學(xué)期、學(xué)年社交關(guān)系的變化特點(diǎn)等?；诖耍狙芯烤劢褂诨谛@一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系挖掘和演化規(guī)律研究，旨在充分發(fā)揮一卡通數(shù)據(jù)的價值，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，深入探究大學(xué)生社交關(guān)系的內(nèi)在特征和發(fā)展變化規(guī)律，為高校學(xué)生管理、心理健康教育以及校園文化建設(shè)等提供科學(xué)依據(jù)和有益參考。1.2研究目的和意義本研究旨在借助校園一卡通數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，深入挖掘大學(xué)生之間的社交關(guān)系，并揭示其演化規(guī)律，從而為高校學(xué)生管理、心理健康教育以及校園文化建設(shè)等提供科學(xué)依據(jù)和有益參考。具體而言，本研究期望達(dá)成以下目標(biāo)：其一，構(gòu)建基于校園一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系挖掘模型，準(zhǔn)確識別學(xué)生之間的社交聯(lián)系，包括朋友關(guān)系、社團(tuán)關(guān)系、室友關(guān)系等；其二，運(yùn)用時間序列分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等方法，探究大學(xué)生社交關(guān)系在不同時間尺度上的演化規(guī)律，如學(xué)期、學(xué)年內(nèi)的變化趨勢，以及大學(xué)四年間的整體發(fā)展態(tài)勢；其三，依據(jù)挖掘和分析結(jié)果，為高校制定針對性的學(xué)生管理策略、心理健康教育方案以及校園文化建設(shè)活動提供數(shù)據(jù)支持和決策建議，助力提升高校管理水平和學(xué)生綜合素質(zhì)。本研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。在理論層面，豐富了大學(xué)生社交關(guān)系研究的方法和數(shù)據(jù)來源。傳統(tǒng)研究多依賴問卷調(diào)查、訪談等方法，存在樣本局限性和主觀性強(qiáng)的問題。本研究引入校園一卡通大數(shù)據(jù)，為大學(xué)生社交關(guān)系研究開辟了新路徑，有助于更全面、客觀、準(zhǔn)確地揭示大學(xué)生社交關(guān)系的本質(zhì)和演化規(guī)律，拓展和深化了教育大數(shù)據(jù)和社會網(wǎng)絡(luò)分析在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究，為相關(guān)理論的發(fā)展提供了實(shí)證支持。在實(shí)際應(yīng)用方面，本研究成果對高校管理和學(xué)生發(fā)展具有多方面的重要意義。對于高校管理而言，有助于提升學(xué)生管理的精準(zhǔn)性和科學(xué)性。通過對學(xué)生社交關(guān)系的深入了解，學(xué)校能夠及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生中的特殊群體，如孤立學(xué)生、社交活躍分子等，為他們提供個性化的關(guān)懷和支持；能夠更好地預(yù)測學(xué)生行為，提前防范可能出現(xiàn)的問題，如學(xué)生輟學(xué)、心理危機(jī)等，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)生管理的精細(xì)化和智能化，提高管理效率和質(zhì)量。在心理健康教育方面，為高校開展心理健康教育提供有力依據(jù)。社交關(guān)系對大學(xué)生的心理健康有著深遠(yuǎn)影響，良好的社交關(guān)系能有效預(yù)防心理問題的產(chǎn)生。通過分析學(xué)生社交關(guān)系，學(xué)校可以及時發(fā)現(xiàn)存在心理隱患的學(xué)生，為他們提供針對性的心理咨詢和輔導(dǎo)服務(wù)；還可以開展相關(guān)心理健康教育活動，幫助學(xué)生提高人際交往能力，建立良好的社交關(guān)系，促進(jìn)學(xué)生心理健康發(fā)展。在校園文化建設(shè)方面，能夠?yàn)樾@文化建設(shè)提供有益參考。了解學(xué)生的社交偏好和社交模式，學(xué)校可以有針對性地組織各類校園文化活動，吸引更多學(xué)生參與，增強(qiáng)學(xué)生的歸屬感和凝聚力；可以優(yōu)化校園環(huán)境和設(shè)施布局，營造有利于學(xué)生交流互動的氛圍，促進(jìn)校園文化的繁榮發(fā)展。對學(xué)生個人發(fā)展來說，有助于學(xué)生更好地認(rèn)識自我和拓展社交圈子。學(xué)生可以通過了解自己在社交網(wǎng)絡(luò)中的位置和角色，發(fā)現(xiàn)自身的優(yōu)勢和不足，從而有針對性地提升自己的人際交往能力；還可以借助社交關(guān)系挖掘結(jié)果，結(jié)識更多志同道合的朋友，拓展人脈資源，為未來的職業(yè)發(fā)展和個人成長奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究起步較早，發(fā)展較為成熟。早在2010年，美國教育技術(shù)辦公室就發(fā)布了《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析促進(jìn)教與學(xué)》報告，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)挖掘和分析在教育中的重要性，為后續(xù)基于校園數(shù)據(jù)的研究奠定了基礎(chǔ)。許多國外高校積極開展相關(guān)研究，利用校園一卡通數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)生行為分析。例如，哈佛大學(xué)通過分析一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的消費(fèi)模式與學(xué)業(yè)成績之間存在一定關(guān)聯(lián)，消費(fèi)較為規(guī)律的學(xué)生在學(xué)業(yè)上往往表現(xiàn)更好。劍橋大學(xué)運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，對一卡通的門禁出入數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，成功揭示了學(xué)生群體之間的社交結(jié)構(gòu)和社團(tuán)組織關(guān)系，為校園管理和學(xué)生發(fā)展提供了有價值的參考。在社交關(guān)系挖掘方面，國外學(xué)者提出了多種基于一卡通數(shù)據(jù)的算法和模型。一些研究采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，挖掘?qū)W生之間共同的消費(fèi)行為和活動軌跡，以此識別潛在的社交關(guān)系；還有研究運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法，根據(jù)學(xué)生的一卡通使用特征對學(xué)生進(jìn)行聚類，從而發(fā)現(xiàn)不同的社交群體。在社交關(guān)系演化規(guī)律研究上，國外學(xué)者運(yùn)用時間序列分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法，深入探究社交關(guān)系隨時間的變化趨勢。有研究通過對多年一卡通數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在大一至大二期間社交圈子擴(kuò)展迅速，而在大三至大四階段則趨于穩(wěn)定，且不同專業(yè)學(xué)生的社交關(guān)系演化存在顯著差異。國內(nèi)對于基于校園一卡通數(shù)據(jù)的研究起步相對較晚，但近年來隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和高校信息化建設(shè)的推進(jìn)，相關(guān)研究發(fā)展迅速。眾多高校和研究機(jī)構(gòu)紛紛開展基于一卡通數(shù)據(jù)的學(xué)生行為分析和社交關(guān)系挖掘研究。例如，清華大學(xué)通過對一卡通借閱數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)的整合分析，構(gòu)建了學(xué)生的學(xué)習(xí)與生活畫像，為個性化教育提供了數(shù)據(jù)支持；北京大學(xué)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對一卡通門禁數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的作息規(guī)律與社交活動之間存在密切聯(lián)系，為校園安全管理和學(xué)生心理健康教育提供了新的思路。在社交關(guān)系挖掘算法和模型方面，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了大量的研究和創(chuàng)新。一些研究結(jié)合國內(nèi)高校的實(shí)際情況，對國外的算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提高了社交關(guān)系挖掘的準(zhǔn)確性和效率；還有研究提出了基于深度學(xué)習(xí)的社交關(guān)系挖掘模型，能夠自動學(xué)習(xí)一卡通數(shù)據(jù)中的特征和模式，實(shí)現(xiàn)對學(xué)生社交關(guān)系的精準(zhǔn)識別。在社交關(guān)系演化規(guī)律研究方面，國內(nèi)學(xué)者從不同角度進(jìn)行了探索。有研究以學(xué)期為時間單位，分析一卡通數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在不同學(xué)期的社交活動存在明顯的季節(jié)性變化，如在學(xué)期初和學(xué)期末社交活動較為頻繁，而在學(xué)期中則相對穩(wěn)定；還有研究關(guān)注學(xué)生個體在大學(xué)四年間社交關(guān)系的動態(tài)變化，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的社交關(guān)系受到專業(yè)課程學(xué)習(xí)、社團(tuán)活動參與以及宿舍分配等多種因素的影響。盡管國內(nèi)外在基于校園一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系挖掘和演化規(guī)律研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的研究在數(shù)據(jù)處理和分析方法上還存在一定的局限性，部分研究僅采用單一的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，難以充分挖掘一卡通數(shù)據(jù)中復(fù)雜的社交關(guān)系和演化規(guī)律；另一方面，對于社交關(guān)系的語義理解和解釋還不夠深入，大多數(shù)研究只是從數(shù)據(jù)層面揭示了社交關(guān)系的存在和變化，而對于這些社交關(guān)系背后的含義和影響因素缺乏深入的探討。此外，在研究成果的應(yīng)用方面，目前還缺乏有效的轉(zhuǎn)化機(jī)制，如何將研究成果更好地應(yīng)用于高校學(xué)生管理、心理健康教育等實(shí)際工作中，仍然是一個亟待解決的問題。1.4研究方法和創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)挖掘和分析方法，以確保研究的科學(xué)性和有效性。在數(shù)據(jù)收集階段，全面收集某高校一定時期內(nèi)的校園一卡通數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的基本信息、消費(fèi)記錄、門禁出入記錄、圖書館借閱記錄等。對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除噪聲數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在社交關(guān)系挖掘方面，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，挖掘?qū)W生之間共同的消費(fèi)行為、出入場所和借閱書籍等活動，以此識別潛在的社交關(guān)系。若兩名學(xué)生頻繁在同一時間、同一食堂窗口消費(fèi)，或者經(jīng)常一起出入圖書館、宿舍門禁等場所，則可推斷他們之間可能存在較為密切的社交聯(lián)系。運(yùn)用聚類算法，如K-Means聚類算法，根據(jù)學(xué)生一卡通使用行為的相似性對學(xué)生進(jìn)行聚類，將具有相似行為模式的學(xué)生劃分到同一類中，從而發(fā)現(xiàn)不同的社交群體。同一社團(tuán)的學(xué)生可能在參與社團(tuán)活動的時間、地點(diǎn)以及相關(guān)消費(fèi)行為上具有相似性，通過聚類算法可以將他們識別出來。為了深入探究社交關(guān)系的演化規(guī)律，運(yùn)用時間序列分析方法，以學(xué)期、學(xué)年等為時間單位，分析社交關(guān)系指標(biāo)隨時間的變化趨勢。計(jì)算每個學(xué)期學(xué)生社交圈子的大小、社交關(guān)系的緊密程度等指標(biāo)，觀察這些指標(biāo)在不同時間點(diǎn)的變化情況，揭示社交關(guān)系的動態(tài)發(fā)展過程。借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)建大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，將學(xué)生視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，社交關(guān)系視為邊，通過分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)中心性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)等特征，深入理解社交關(guān)系的整體結(jié)構(gòu)和演化機(jī)制。分析網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如社交活躍分子）的作用和影響力，以及社團(tuán)結(jié)構(gòu)的形成和變化規(guī)律。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是數(shù)據(jù)來源的創(chuàng)新性，充分利用校園一卡通這一獨(dú)特的數(shù)據(jù)資源，相比傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和訪談等方法，校園一卡通數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、覆蓋面廣、實(shí)時性強(qiáng)、客觀性高等優(yōu)勢，能夠更真實(shí)、全面地反映學(xué)生的日常行為和社交關(guān)系，為研究提供了全新的數(shù)據(jù)視角。二是研究方法的綜合性和創(chuàng)新性，綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)挖掘和分析方法，從不同角度對大學(xué)生社交關(guān)系進(jìn)行挖掘和分析，彌補(bǔ)了單一方法的局限性。將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、時間序列分析和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等方法有機(jī)結(jié)合，全面揭示社交關(guān)系的存在形式、特征以及演化規(guī)律。同時，在算法應(yīng)用和模型構(gòu)建方面進(jìn)行了一定的創(chuàng)新和優(yōu)化，以適應(yīng)校園一卡通數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和研究需求。三是研究內(nèi)容的深入性和拓展性，不僅關(guān)注大學(xué)生社交關(guān)系的挖掘，更注重對社交關(guān)系演化規(guī)律的研究，深入探討社交關(guān)系在不同時間尺度上的發(fā)展變化及其影響因素。通過對社交關(guān)系語義的深入理解和解釋，挖掘社交關(guān)系背后的含義和價值，為高校學(xué)生管理、心理健康教育等提供更具針對性和實(shí)效性的建議和決策支持，拓展了大學(xué)生社交關(guān)系研究的深度和廣度。二、理論基礎(chǔ)與技術(shù)支持2.1社交網(wǎng)絡(luò)分析理論社交網(wǎng)絡(luò)，作為一種由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)代表個體，如人、組織或其他實(shí)體，邊則表示個體之間的關(guān)系或聯(lián)系。在大學(xué)生社交關(guān)系的研究范疇中，節(jié)點(diǎn)即為每一位大學(xué)生，而邊可以是同學(xué)關(guān)系、朋友關(guān)系、社團(tuán)成員關(guān)系、室友關(guān)系等各種社交關(guān)聯(lián)。社交網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出諸多獨(dú)特的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使其成為研究人際關(guān)系和行為的重要模型。社交網(wǎng)絡(luò)通常具有復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)之間的連接錯綜復(fù)雜，不存在明確的中心節(jié)點(diǎn)，任意兩個節(jié)點(diǎn)之間都可能存在直接或間接的連接，形成了一個龐大而復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在大學(xué)校園里，學(xué)生們通過課堂學(xué)習(xí)、社團(tuán)活動、宿舍生活等多種途徑建立起各種各樣的社交聯(lián)系，這些聯(lián)系相互交織，構(gòu)成了一個龐大的社交網(wǎng)絡(luò)。度分布呈現(xiàn)出長尾特征，大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的度（即與其相連的其他節(jié)點(diǎn)數(shù)量）較低，意味著大部分學(xué)生的社交圈子相對較小，只與少數(shù)同學(xué)保持密切聯(lián)系；而少數(shù)節(jié)點(diǎn)的度較高，這些學(xué)生往往是社交活躍分子，他們擁有廣泛的社交圈子，與眾多同學(xué)建立了聯(lián)系。共同鄰接性是社交網(wǎng)絡(luò)的另一個顯著特點(diǎn)，即兩個節(jié)點(diǎn)之間可能存在共同鄰接節(jié)點(diǎn)，這使得社交網(wǎng)絡(luò)具有小世界現(xiàn)象。在大學(xué)校園里，任意兩個看似不相關(guān)的學(xué)生，可能通過共同的朋友或社團(tuán)成員建立起聯(lián)系，這充分體現(xiàn)了社交網(wǎng)絡(luò)的小世界特性。社交網(wǎng)絡(luò)分析（SocialNetworkAnalysis，SNA）是研究社交關(guān)系的科學(xué)方法，通過識別和分析個體之間的相互作用、聯(lián)系和關(guān)聯(lián)，揭示人類社會組織形式、信息傳播規(guī)律和社交影響力。該分析主要涉及網(wǎng)絡(luò)圖論、社交網(wǎng)絡(luò)可視化、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、節(jié)點(diǎn)中心性等多個研究領(lǐng)域。在網(wǎng)絡(luò)圖論中，將個體（節(jié)點(diǎn)）和個體之間的關(guān)系（邊）以圖的形式來表示和描述，幫助研究人員認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和組織形式。社交網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)則將社交網(wǎng)絡(luò)以圖形的方式呈現(xiàn)出來，使人們能夠更直觀地了解網(wǎng)絡(luò)中個體之間的相互作用和連接方式，通過可視化圖形，可以清晰地看到社交網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)、社團(tuán)結(jié)構(gòu)以及節(jié)點(diǎn)之間的緊密程度。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是社交網(wǎng)絡(luò)分析中的一個重要研究熱點(diǎn)，其目的是將網(wǎng)絡(luò)劃分成若干個內(nèi)部緊密、外部疏離的子群體。在大學(xué)校園中，這些子群體可以是不同的班級、社團(tuán)、宿舍等。通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，可以深入了解學(xué)生在不同社交圈子中的交流和互動方式，為學(xué)校的社群管理和信息傳播提供依據(jù)。例如，學(xué)校可以根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，針對不同社團(tuán)的特點(diǎn)，制定個性化的活動推廣策略，提高學(xué)生的參與度；可以更好地了解班級內(nèi)部的人際關(guān)系，及時發(fā)現(xiàn)并解決可能存在的矛盾和問題。節(jié)點(diǎn)中心性是衡量節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)中重要性的指標(biāo)，常見的節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)包括度中心性、中介中心性和接近中心性。度中心性通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度來衡量其在網(wǎng)絡(luò)中的活躍度，度越高的節(jié)點(diǎn)，其度中心性越高，在社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力也越大。中介中心性表示節(jié)點(diǎn)在所有最短路徑中扮演的角色，中介中心性高的節(jié)點(diǎn)往往處于網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵位置，對信息傳播和資源分配起著重要的橋梁作用。接近中心性衡量節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度，接近中心性高的節(jié)點(diǎn)能夠快速地與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流和互動。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，度中心性高的學(xué)生可能是社交達(dá)人，他們積極參與各種社交活動，結(jié)識了眾多朋友；中介中心性高的學(xué)生可能是社團(tuán)組織者或班級干部，他們在不同社交圈子之間傳遞信息，協(xié)調(diào)各方關(guān)系；接近中心性高的學(xué)生則可能具有較強(qiáng)的社交能力，能夠迅速融入不同的社交群體，獲取各種信息。社交網(wǎng)絡(luò)分析在多個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在本研究中，該分析理論具有高度的適用性。通過對校園一卡通數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以構(gòu)建大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)分析方法，深入研究大學(xué)生社交關(guān)系的結(jié)構(gòu)、特征和演化規(guī)律。通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心性，可以識別出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物，這些關(guān)鍵人物在信息傳播、社交活動組織等方面發(fā)揮著重要作用，學(xué)校可以關(guān)注這些關(guān)鍵人物的行為和動態(tài)，通過他們來影響和引導(dǎo)整個社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生中的不同社交群體，了解這些群體的特點(diǎn)和需求，為學(xué)校開展有針對性的教育和管理工作提供參考。對不同社團(tuán)成員構(gòu)成的社交群體進(jìn)行分析，了解社團(tuán)成員的興趣愛好和需求，學(xué)?？梢詾樯鐖F(tuán)提供更有針對性的支持和指導(dǎo)，促進(jìn)社團(tuán)的健康發(fā)展。2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘作為從大量數(shù)據(jù)中挖掘潛在模式、知識和有價值信息的過程，在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。其常用算法和技術(shù)豐富多樣，涵蓋分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時間序列分析等多個類別，每種算法和技術(shù)都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。分類算法旨在將數(shù)據(jù)劃分到不同類別中，常見的分類算法包括決策樹算法，如C4.5、CART等。C4.5算法以信息增益率為準(zhǔn)則選擇屬性，有效克服了ID3算法偏向選擇取值多的屬性的弊端，在樹構(gòu)造過程中進(jìn)行剪枝操作，增強(qiáng)了模型的泛化能力，還能對連續(xù)屬性進(jìn)行離散化處理以及處理不完整數(shù)據(jù)，生成的分類規(guī)則清晰易懂，準(zhǔn)確率較高。支持向量機(jī)（SVM）則通過尋找最優(yōu)分類超平面來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類，可處理線性和非線性分類問題。在處理非線性問題時，它將數(shù)據(jù)映射到高維空間，通過核函數(shù)技巧在高維空間中構(gòu)建最大間隔超平面，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效分類，在小樣本、非線性分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，在文本分類等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。它根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)計(jì)算每個類別在給定特征下的條件概率，通過比較不同類別下的概率值來確定數(shù)據(jù)的類別，具有算法簡單、計(jì)算效率高的特點(diǎn)。聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組，使同一組內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性最大化，不同組間數(shù)據(jù)的差異性最大化。K-Means聚類算法是較為常用的聚類算法之一，其原理是隨機(jī)選擇K個簇中心，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的簇中，然后重新計(jì)算每個簇的中心，不斷迭代這一過程，直到簇中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類問題。層次聚類算法則包括自底向上的凝聚層次聚類方法（如AGNES）和自頂向下的分裂層次聚類方法（如DIANA）。AGNES算法從每個數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個單獨(dú)的簇開始，逐步合并最相似的簇，形成一個層次結(jié)構(gòu)的聚類；DIANA算法則相反，從所有數(shù)據(jù)點(diǎn)在一個簇開始，逐步分裂成更小的簇。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，Apriori算法是經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法基于兩階段頻集思想，通過寬度優(yōu)先搜索發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。首先，從數(shù)據(jù)集中找出所有滿足最小支持度的單項(xiàng)集，形成候選1項(xiàng)集；然后，根據(jù)候選1項(xiàng)集生成候選2項(xiàng)集，計(jì)算它們的支持度，篩選出滿足最小支持度的2項(xiàng)集，以此類推，直到無法生成新的頻繁項(xiàng)集。最后，根據(jù)頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，并通過設(shè)置最小置信度來篩選出有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，常用于購物籃分析等場景，挖掘顧客購買商品之間的潛在關(guān)聯(lián)。FP-Growth算法則通過深度優(yōu)先搜索構(gòu)建FP-Tree來提高挖掘效率。它將數(shù)據(jù)集壓縮到一棵頻繁模式樹中，然后從樹中直接挖掘頻繁項(xiàng)集，避免了Apriori算法多次掃描數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時具有更高的效率。時間序列分析用于分析和預(yù)測隨時間變化的數(shù)據(jù)，在研究大學(xué)生社交關(guān)系的演化規(guī)律方面具有重要作用。ARIMA模型（自回歸積分滑動平均模型）是常用的時間序列分析模型之一，它通過對時間序列數(shù)據(jù)的自回歸、差分和滑動平均等操作，建立數(shù)學(xué)模型來描述數(shù)據(jù)的變化趨勢，從而進(jìn)行預(yù)測。對于大學(xué)生社交關(guān)系數(shù)據(jù)，可利用ARIMA模型分析社交關(guān)系指標(biāo)（如社交圈子大小、社交活躍度等）隨時間的變化情況，預(yù)測未來的社交關(guān)系發(fā)展趨勢。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種特殊的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴問題。它通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠記住時間序列中的重要信息，在處理復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，可用于挖掘大學(xué)生社交關(guān)系在長期時間跨度內(nèi)的復(fù)雜演化模式。在校園一卡通數(shù)據(jù)處理中，這些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對一卡通數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、填補(bǔ)缺失值等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘分析奠定基礎(chǔ)。運(yùn)用數(shù)據(jù)清理技術(shù)，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤記錄，如異常的消費(fèi)金額、不合理的門禁出入時間等；采用數(shù)據(jù)集成方法，將不同來源的一卡通數(shù)據(jù)（如消費(fèi)記錄、門禁記錄、借閱記錄等）整合到一起，形成一個完整的數(shù)據(jù)集；通過數(shù)據(jù)變換技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，使數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的格式和尺度，便于后續(xù)分析。在社交關(guān)系挖掘階段，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可用于挖掘?qū)W生之間共同的消費(fèi)行為、出入場所等活動，從而識別潛在的社交關(guān)系。若兩名學(xué)生經(jīng)常在同一時間、同一食堂窗口消費(fèi)，或者頻繁一起出入圖書館、體育館等場所，通過Apriori算法挖掘出這些頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，可推斷他們之間可能存在較為密切的社交聯(lián)系。聚類算法則可根據(jù)學(xué)生一卡通使用行為的相似性對學(xué)生進(jìn)行聚類，將具有相似行為模式的學(xué)生劃分到同一類中，發(fā)現(xiàn)不同的社交群體。如通過K-Means聚類算法，可將經(jīng)常在特定時間段去健身房鍛煉且消費(fèi)行為相似的學(xué)生聚為一類，這些學(xué)生可能屬于同一個健身愛好者社交群體。對于社交關(guān)系演化規(guī)律的研究，時間序列分析技術(shù)不可或缺。以學(xué)期、學(xué)年等為時間單位，運(yùn)用ARIMA模型分析社交關(guān)系指標(biāo)（如社交圈子大小、社交關(guān)系緊密程度等）隨時間的變化趨勢，觀察這些指標(biāo)在不同時間點(diǎn)的波動情況，揭示社交關(guān)系的動態(tài)發(fā)展過程。利用LSTM網(wǎng)絡(luò)對長時間跨度的一卡通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘社交關(guān)系在大學(xué)四年間的復(fù)雜演化模式，探索影響社交關(guān)系變化的因素，如課程學(xué)習(xí)、社團(tuán)活動、宿舍生活等對社交關(guān)系的影響。2.3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是指具備自組織、自相似、吸引子、小世界、無標(biāo)度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)，在研究大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時具有重要的應(yīng)用價值。其呈現(xiàn)出多方面的特性，這些特性有助于深入理解大學(xué)生社交關(guān)系的復(fù)雜性和內(nèi)在規(guī)律。小世界特性是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的顯著特征之一，它表明盡管網(wǎng)絡(luò)規(guī)模可能十分龐大，但任意兩個節(jié)點(diǎn)之間卻存在著一條相當(dāng)短的路徑。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，這一特性表現(xiàn)得淋漓盡致。以某高校為例，通過對校園一卡通數(shù)據(jù)構(gòu)建的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)，即使是來自不同專業(yè)、不同年級的學(xué)生，通過共同的朋友、社團(tuán)活動或課程學(xué)習(xí)等途徑，往往能建立起聯(lián)系，平均路徑長度較短。這意味著信息在校園社交網(wǎng)絡(luò)中能夠迅速傳播，一個消息或事件可以在短時間內(nèi)擴(kuò)散到校園的各個角落。聚類特性，即集聚程度的概念，反映了網(wǎng)絡(luò)集團(tuán)化的程度。在大學(xué)生社交生活中，學(xué)生們往往會基于共同的興趣愛好、專業(yè)、宿舍等因素形成一個個相對緊密的小團(tuán)體，如各種社團(tuán)組織、班級內(nèi)部的小圈子、宿舍成員之間的關(guān)系等。這些小團(tuán)體內(nèi)部成員之間的聯(lián)系緊密，互動頻繁，而不同小團(tuán)體之間的聯(lián)系則相對較弱。通過對一卡通消費(fèi)數(shù)據(jù)和門禁出入數(shù)據(jù)的分析，可以清晰地發(fā)現(xiàn)這些聚類結(jié)構(gòu)。經(jīng)常一起參加社團(tuán)活動的學(xué)生在消費(fèi)行為和出入場所上具有較高的一致性，他們在社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中形成了一個緊密的聚類。冪律的度分布概念是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的又一重要特性。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，度指的是某個學(xué)生與其他學(xué)生之間社交關(guān)系的數(shù)量。大部分學(xué)生的社交圈子相對較小，與少數(shù)同學(xué)保持密切聯(lián)系，這些學(xué)生的度較低；而少數(shù)學(xué)生，如社交活躍分子、社團(tuán)負(fù)責(zé)人等，他們積極參與各種社交活動，結(jié)識了眾多朋友，度較高。這種冪律度分布使得社交網(wǎng)絡(luò)中存在一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)在信息傳播、社交活動組織等方面發(fā)揮著重要作用，對整個社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能產(chǎn)生重要影響。為了深入分析大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，需要借助一系列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，這些指標(biāo)能夠從不同角度量化社交網(wǎng)絡(luò)的特征，為研究提供有力的支持。度及其分布是描述節(jié)點(diǎn)連接情況的重要指標(biāo)，度分布呈現(xiàn)出冪律特性，能夠反映出社交網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)的社交活躍程度。通過計(jì)算每個學(xué)生節(jié)點(diǎn)的度，并分析度的分布情況，可以了解到社交網(wǎng)絡(luò)中不同層次的社交活躍群體的分布特征。聚類系數(shù)用于衡量節(jié)點(diǎn)的集群性，反映節(jié)點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)之間是否存在關(guān)系。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，高聚類系數(shù)的區(qū)域往往對應(yīng)著緊密的社交小團(tuán)體，如宿舍、社團(tuán)等。計(jì)算不同學(xué)生節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)，可以識別出這些緊密的社交小團(tuán)體，并分析它們在社交網(wǎng)絡(luò)中的分布和作用。平均路徑長度表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點(diǎn)之間最短路徑長度的平均值，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的效率。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，較短的平均路徑長度意味著信息能夠快速在學(xué)生之間傳播，促進(jìn)社交互動和交流。通過計(jì)算平均路徑長度，可以評估社交網(wǎng)絡(luò)的連通性和信息傳播能力。介數(shù)是一個重要的全局幾何量，節(jié)點(diǎn)u的介數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑之中，經(jīng)過u的數(shù)量。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，介數(shù)高的節(jié)點(diǎn)往往處于社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵位置，它們是不同社交圈子之間的橋梁，對信息傳播和資源分配起著重要的中介作用。通過分析節(jié)點(diǎn)的介數(shù)，可以找出社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)在信息傳播和社交活動組織中具有重要的影響力。在基于校園一卡通數(shù)據(jù)構(gòu)建大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時，將學(xué)生視為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)一卡通數(shù)據(jù)中反映的社交關(guān)系，如共同消費(fèi)、共同出入場所等，在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間建立邊。若兩名學(xué)生經(jīng)常在同一食堂窗口消費(fèi)，或者頻繁一起出入圖書館等場所，則在他們對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)之間建立連接邊。運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具和算法，如NetworkX等，計(jì)算上述網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，從而深入分析社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特性。通過對網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的分析，可以揭示大學(xué)生社交關(guān)系的特點(diǎn)和規(guī)律，為高校學(xué)生管理、心理健康教育等提供有價值的參考。三、校園一卡通數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)采集本研究的數(shù)據(jù)采集工作圍繞校園一卡通系統(tǒng)展開，從多方面獲取數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的全面性和完整性，為后續(xù)的社交關(guān)系挖掘和演化規(guī)律研究提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在獲取學(xué)生基本信息時，與學(xué)校相關(guān)管理部門進(jìn)行溝通與協(xié)作，從學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)中提取學(xué)生的學(xué)號、姓名、性別、專業(yè)、年級、班級等信息。這些信息是識別學(xué)生個體以及構(gòu)建社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，有助于明確每個學(xué)生在校園中的身份和所屬群體，為分析不同群體之間的社交關(guān)系提供了基本的標(biāo)識。消費(fèi)記錄數(shù)據(jù)詳細(xì)記錄了學(xué)生在校園內(nèi)的各類消費(fèi)行為，是反映學(xué)生社交活動的重要數(shù)據(jù)源之一。通過與校園一卡通系統(tǒng)的管理部門合作，獲取了學(xué)生在食堂、超市、小賣部、書店、理發(fā)店等校園消費(fèi)場所的消費(fèi)記錄。這些記錄包含消費(fèi)時間、消費(fèi)地點(diǎn)、消費(fèi)金額、消費(fèi)項(xiàng)目等字段。消費(fèi)時間能夠反映學(xué)生的日?；顒右?guī)律，不同時間段的消費(fèi)行為可能暗示著學(xué)生在不同場景下的社交活動；消費(fèi)地點(diǎn)則可以揭示學(xué)生經(jīng)?；顒拥膮^(qū)域，同一地點(diǎn)的頻繁消費(fèi)可能意味著學(xué)生與該區(qū)域的其他學(xué)生存在一定的社交聯(lián)系；消費(fèi)金額和消費(fèi)項(xiàng)目能夠體現(xiàn)學(xué)生的消費(fèi)偏好和生活習(xí)慣，相似的消費(fèi)偏好可能促使學(xué)生之間形成社交關(guān)系。例如，經(jīng)常在同一時間段、同一食堂窗口消費(fèi)的學(xué)生，他們之間可能存在較為密切的社交關(guān)系，或者屬于同一個社交圈子。門禁出入記錄記錄了學(xué)生進(jìn)出校園內(nèi)各個場所的時間和地點(diǎn)，對于研究學(xué)生的活動軌跡和社交關(guān)系具有重要價值。從校園一卡通系統(tǒng)的門禁管理模塊中獲取了學(xué)生進(jìn)出教學(xué)樓、圖書館、宿舍、體育館、實(shí)驗(yàn)室等場所的門禁記錄。這些記錄中的時間信息可以反映學(xué)生的學(xué)習(xí)、生活作息規(guī)律，不同學(xué)生在相同時間進(jìn)出同一場所，可能表明他們在該場所參與共同的活動，從而存在社交關(guān)聯(lián)；地點(diǎn)信息則明確了學(xué)生的活動范圍，頻繁在同一地點(diǎn)出入的學(xué)生，更有可能建立起社交關(guān)系。如某社團(tuán)成員經(jīng)常在社團(tuán)活動場地（如特定的教學(xué)樓教室或活動中心）進(jìn)出，通過分析門禁記錄，可以識別出該社團(tuán)的成員關(guān)系以及社團(tuán)內(nèi)部的社交結(jié)構(gòu)。圖書館借閱記錄反映了學(xué)生的學(xué)習(xí)和閱讀興趣，也能在一定程度上揭示學(xué)生之間的社交關(guān)系。與學(xué)校圖書館管理系統(tǒng)對接，獲取學(xué)生的借閱記錄，包括借閱書籍的名稱、作者、出版社、借閱時間、歸還時間等信息。借閱相同類型書籍或在相近時間借閱同一本書籍的學(xué)生，可能具有相似的學(xué)習(xí)興趣和知識需求，這種興趣和需求的共鳴可能促使他們之間產(chǎn)生交流和互動，進(jìn)而形成社交關(guān)系。例如，對某一專業(yè)領(lǐng)域書籍有共同興趣的學(xué)生，可能會因?yàn)榻栝喭槐緯趫D書館相遇，或者通過圖書館的交流平臺分享閱讀心得，從而建立起聯(lián)系。為確保數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性，在數(shù)據(jù)采集過程中，嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)和學(xué)校的規(guī)章制度，與學(xué)校相關(guān)部門簽訂了數(shù)據(jù)使用協(xié)議，明確數(shù)據(jù)的使用目的、范圍和保密責(zé)任。在獲取數(shù)據(jù)前，向?qū)W校相關(guān)部門詳細(xì)說明研究的目的和意義，獲得了他們的支持和授權(quán)。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的保密處理，采用加密技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露，切實(shí)保護(hù)學(xué)生的隱私。在數(shù)據(jù)采集過程中，還注重數(shù)據(jù)的時效性，定期從校園一卡通系統(tǒng)中更新數(shù)據(jù)，以獲取最新的學(xué)生行為信息，確保研究結(jié)果能夠準(zhǔn)確反映大學(xué)生社交關(guān)系的實(shí)時狀態(tài)和變化趨勢。3.2數(shù)據(jù)清洗在獲取校園一卡通的原始數(shù)據(jù)后，由于數(shù)據(jù)來源廣泛且復(fù)雜，不可避免地存在噪聲、缺失值等問題，這些問題會嚴(yán)重影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在校園一卡通數(shù)據(jù)中，噪聲數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為異常的消費(fèi)記錄、錯誤的門禁出入時間以及不合理的借閱信息等。一些消費(fèi)記錄可能出現(xiàn)消費(fèi)金額為負(fù)數(shù)或遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出正常范圍的情況，這可能是由于系統(tǒng)故障、數(shù)據(jù)錄入錯誤或刷卡設(shè)備異常等原因?qū)е隆Ｄ承╅T禁出入時間記錄可能顯示學(xué)生在凌晨非開放時間進(jìn)入教學(xué)樓，這顯然不符合正常的校園作息規(guī)律；部分借閱記錄中，借閱時間和歸還時間可能出現(xiàn)邏輯錯誤，如歸還時間早于借閱時間。針對這些噪聲數(shù)據(jù)，采用以下清洗方法：對于消費(fèi)記錄，設(shè)定合理的消費(fèi)金額閾值范圍，剔除超出該范圍的異常記錄。若某高校食堂每餐的消費(fèi)金額通常在5-30元之間，那么將消費(fèi)金額小于1元或大于50元的記錄視為異常，進(jìn)行進(jìn)一步核實(shí)和處理。對于門禁出入時間，根據(jù)校園各場所的開放時間進(jìn)行篩選，去除不在開放時間內(nèi)的記錄。若教學(xué)樓的開放時間為早上7點(diǎn)至晚上10點(diǎn)，那么在此時間段之外的門禁出入記錄則需進(jìn)行檢查和修正。對于借閱記錄，檢查借閱時間和歸還時間的邏輯關(guān)系，將存在錯誤的記錄標(biāo)記出來，與圖書館管理系統(tǒng)進(jìn)行核對，確保借閱信息的準(zhǔn)確性。缺失值也是校園一卡通數(shù)據(jù)中常見的問題，可能出現(xiàn)在學(xué)生基本信息、消費(fèi)記錄、門禁出入記錄和圖書館借閱記錄等各個部分。學(xué)生基本信息中的缺失值可能表現(xiàn)為部分學(xué)生的性別、專業(yè)或年級信息未填寫；消費(fèi)記錄中的缺失值可能是消費(fèi)時間、消費(fèi)地點(diǎn)或消費(fèi)金額的空缺；門禁出入記錄中，可能存在出入時間或出入地點(diǎn)的缺失；圖書館借閱記錄中，借閱書籍名稱、借閱時間或歸還時間等字段也可能出現(xiàn)缺失。處理缺失值的方法有多種，對于學(xué)生基本信息中的缺失值，若缺失信息可以通過其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行補(bǔ)充，如從學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)或?qū)W生管理系統(tǒng)中獲取，則進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充。若無法獲取，則根據(jù)已有數(shù)據(jù)的分布情況進(jìn)行合理推測和填充。對于性別缺失的情況，可以根據(jù)學(xué)生姓名的常見性別特征進(jìn)行推測；對于專業(yè)缺失的情況，可以參考同班級其他學(xué)生的專業(yè)信息進(jìn)行填充。在消費(fèi)記錄中，對于消費(fèi)時間缺失的記錄，若消費(fèi)記錄與其他記錄（如門禁出入記錄）存在關(guān)聯(lián)，可以通過關(guān)聯(lián)記錄的時間信息進(jìn)行推斷。若某學(xué)生在食堂的消費(fèi)記錄缺失時間，但該學(xué)生在相近時間有圖書館的門禁出入記錄，可根據(jù)圖書館的門禁時間對消費(fèi)時間進(jìn)行合理推測。對于消費(fèi)地點(diǎn)缺失的記錄，若消費(fèi)金額與某一特定場所的消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)相近，可推測消費(fèi)地點(diǎn)。若消費(fèi)金額為15元，與學(xué)校某食堂套餐的價格一致，則可推測消費(fèi)地點(diǎn)為該食堂。對于消費(fèi)金額缺失的記錄，若同一時間段內(nèi)其他學(xué)生在相同地點(diǎn)的消費(fèi)金額較為穩(wěn)定，可以用該平均值進(jìn)行填充。門禁出入記錄中，對于出入時間缺失的情況，若該學(xué)生在相鄰時間有其他場所的出入記錄，可根據(jù)時間順序進(jìn)行合理推斷。若學(xué)生在上午10點(diǎn)有圖書館的出入記錄，下一次記錄為中午12點(diǎn)在食堂的消費(fèi)記錄，且學(xué)校教學(xué)樓與圖書館、食堂的距離和正常行走時間可估算，則可推測該學(xué)生在11點(diǎn)左右可能有教學(xué)樓的門禁出入記錄。對于出入地點(diǎn)缺失的記錄，若該學(xué)生在同一時間的其他活動與某一地點(diǎn)相關(guān)，可推測出入地點(diǎn)。若學(xué)生在某時刻的消費(fèi)記錄顯示在學(xué)校超市，且超市位于某教學(xué)樓附近，則可推測該學(xué)生可能從該教學(xué)樓出入。圖書館借閱記錄中，對于借閱書籍名稱缺失的記錄，若該學(xué)生在相近時間有其他借閱記錄，且借閱的書籍屬于同一類別或作者，可參考其他記錄進(jìn)行推測。若學(xué)生在一周內(nèi)多次借閱計(jì)算機(jī)專業(yè)書籍，某次借閱記錄缺失書籍名稱，則可推測該次借閱的書籍也可能與計(jì)算機(jī)專業(yè)相關(guān)。對于借閱時間和歸還時間缺失的記錄，若該學(xué)生的借閱習(xí)慣較為規(guī)律，可根據(jù)以往借閱記錄的時間間隔進(jìn)行估算和填充。若某學(xué)生通常借閱書籍的時間為兩周左右，且上次借閱時間已知，則可推測本次借閱時間和歸還時間。通過以上數(shù)據(jù)清洗方法，能夠有效去除噪聲數(shù)據(jù)，填補(bǔ)缺失值，提高校園一卡通數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的社交關(guān)系挖掘和演化規(guī)律研究提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.3數(shù)據(jù)脫敏在處理校園一卡通數(shù)據(jù)時，保護(hù)學(xué)生隱私至關(guān)重要，數(shù)據(jù)脫敏是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵手段。數(shù)據(jù)脫敏通過對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行變形、替換、刪除等操作，在保證數(shù)據(jù)可用性的前提下，降低數(shù)據(jù)泄露帶來的隱私風(fēng)險。針對學(xué)生基本信息中的學(xué)號、姓名、身份證號等敏感信息，采用替換法進(jìn)行脫敏。學(xué)號可替換為按照一定規(guī)則生成的唯一標(biāo)識符，該標(biāo)識符與原始學(xué)號無直接關(guān)聯(lián)，但能在數(shù)據(jù)分析過程中保持?jǐn)?shù)據(jù)的唯一性和可追溯性。將學(xué)號“20230101”替換為“DS2023001”，其中“DS”表示脫敏后的學(xué)號標(biāo)識。姓名可替換為隨機(jī)生成的虛擬姓名，確保每個學(xué)生的虛擬姓名在數(shù)據(jù)集中的唯一性。對于身份證號，可采用部分隱藏的方式，保留前6位和后4位，中間部分用固定字符（如“*”）代替，如“110101********1234”，這樣既能在一定程度上保護(hù)學(xué)生身份信息，又能滿足某些需要部分身份信息的分析場景。消費(fèi)記錄中的消費(fèi)金額、消費(fèi)地點(diǎn)等信息也可能包含學(xué)生的個人隱私，需進(jìn)行脫敏處理。對于消費(fèi)金額，可采用數(shù)據(jù)擾動的方法，在原始金額的基礎(chǔ)上添加或減去一個隨機(jī)的微小數(shù)值，該數(shù)值在一定范圍內(nèi)波動，既能保持消費(fèi)金額的大致范圍和分布特征，又能避免精確金額的泄露。若原始消費(fèi)金額為20元，可在±2元的范圍內(nèi)隨機(jī)生成一個擾動值，如加上1.5元，脫敏后的消費(fèi)金額為21.5元。消費(fèi)地點(diǎn)可進(jìn)行模糊化處理，將具體的消費(fèi)地點(diǎn)名稱替換為更寬泛的區(qū)域名稱。將“第一食堂三樓麻辣香鍋窗口”替換為“第一食堂”，這樣可以減少因消費(fèi)地點(diǎn)過于具體而可能導(dǎo)致的隱私泄露風(fēng)險。門禁出入記錄中的時間和地點(diǎn)信息同樣需要脫敏。時間可進(jìn)行時間桶處理，將具體的出入時間劃分到不同的時間區(qū)間內(nèi)。將精確到分鐘的出入時間“2023-10-0510:30:00”劃分為“2023-10-0510:00-11:00”這個時間桶內(nèi)，既能保留時間的大致范圍，又能有效保護(hù)學(xué)生的隱私。地點(diǎn)信息可采用與消費(fèi)地點(diǎn)類似的模糊化處理方式，將具體的建筑名稱或房間號替換為更寬泛的區(qū)域名稱。將“教學(xué)樓A座302教室”替換為“教學(xué)樓A座”。圖書館借閱記錄中的借閱書籍名稱、借閱時間等信息也需進(jìn)行脫敏。借閱書籍名稱可替換為書籍所屬的類別名稱，如將《高等數(shù)學(xué)》替換為“數(shù)學(xué)類書籍”，這樣可以在一定程度上保護(hù)學(xué)生的閱讀偏好隱私。借閱時間可進(jìn)行時間偏移處理，在原始借閱時間的基礎(chǔ)上加上或減去一個隨機(jī)的時間間隔，該時間間隔在合理范圍內(nèi)，既能保持借閱時間的先后順序和大致范圍，又能避免精確時間的泄露。若原始借閱時間為“2023-11-1014:00:00”，可隨機(jī)生成一個時間間隔，如加上3天1小時，脫敏后的借閱時間為“2023-11-1315:00:00”。在數(shù)據(jù)脫敏過程中，需制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)脫敏規(guī)范和流程，明確脫敏的對象、方法、程度以及驗(yàn)證機(jī)制，確保脫敏后的數(shù)據(jù)既能滿足研究需求，又能有效保護(hù)學(xué)生隱私。建立數(shù)據(jù)脫敏日志，記錄脫敏操作的時間、操作人員、脫敏方法以及原始數(shù)據(jù)與脫敏后數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系等信息，以便于追溯和審計(jì)。定期對脫敏后的數(shù)據(jù)進(jìn)行安全性評估，檢查是否存在隱私泄露風(fēng)險，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。3.4數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換在完成數(shù)據(jù)采集、清洗和脫敏等前期工作后，數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于校園一卡通數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋學(xué)生基本信息、消費(fèi)記錄、門禁出入記錄以及圖書館借閱記錄等多個方面，這些數(shù)據(jù)通常存儲在不同的數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)中，具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式。為了實(shí)現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析和挖掘，需要將它們集成到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境中，并進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換，使其符合后續(xù)分析的要求。數(shù)據(jù)集成的首要任務(wù)是建立數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，專門用于支持決策分析。在本研究中，構(gòu)建的校園一卡通數(shù)據(jù)倉庫將整合來自各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為社交關(guān)系挖掘和演化規(guī)律研究提供全面的數(shù)據(jù)支持。在建立數(shù)據(jù)倉庫時，需要對不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）操作。從教務(wù)系統(tǒng)中抽取學(xué)生基本信息，從一卡通消費(fèi)系統(tǒng)中抽取消費(fèi)記錄，從門禁管理系統(tǒng)中抽取門禁出入記錄，從圖書館管理系統(tǒng)中抽取借閱記錄。在抽取過程中，需要確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)丟失或錯誤。對抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換是必不可少的步驟。轉(zhuǎn)換操作包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)換等。在消費(fèi)記錄中，消費(fèi)時間可能以不同的格式存儲，如“2023/10/0512:30:00”和“2023-10-0512:30:00”，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為一種標(biāo)準(zhǔn)格式，如“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”，以便后續(xù)分析。對于消費(fèi)金額，不同消費(fèi)場所可能使用不同的單位或精度，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將所有消費(fèi)金額統(tǒng)一到相同的單位和精度。在學(xué)生基本信息中，專業(yè)名稱可能存在不同的表述方式，如“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”和“計(jì)算機(jī)專業(yè)”，需要進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換，將其統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)編碼，以確保數(shù)據(jù)的一致性。在數(shù)據(jù)集成過程中，還需要解決數(shù)據(jù)沖突和冗余問題。不同數(shù)據(jù)源中可能存在對同一實(shí)體的不同描述，如學(xué)生的姓名在教務(wù)系統(tǒng)和一卡通系統(tǒng)中可能存在差異，需要通過數(shù)據(jù)比對和核實(shí)，選擇正確的信息進(jìn)行集成。對于冗余數(shù)據(jù)，如重復(fù)的消費(fèi)記錄或門禁出入記錄，需要進(jìn)行去重處理，以減少數(shù)據(jù)存儲量和提高分析效率。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換除了上述格式和標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換外，還包括數(shù)據(jù)的聚合和衍生。聚合操作是將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行匯總，計(jì)算每個學(xué)生在一周內(nèi)的總消費(fèi)金額、每月的門禁出入次數(shù)等。通過聚合操作，可以從宏觀角度了解學(xué)生的行為模式和社交活動情況。衍生操作則是根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新的變量或指標(biāo)，通過計(jì)算學(xué)生之間的共同消費(fèi)次數(shù)、共同出入場所次數(shù)等，來衡量學(xué)生之間社交關(guān)系的緊密程度。這些衍生指標(biāo)為社交關(guān)系挖掘提供了更豐富的特征，有助于更準(zhǔn)確地識別學(xué)生之間的社交關(guān)系。在數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換過程中，需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和評估。定期對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣檢查，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性；通過數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具，實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)的加載和轉(zhuǎn)換過程，及時發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。還需要建立數(shù)據(jù)版本管理機(jī)制，記錄數(shù)據(jù)的來源、采集時間、轉(zhuǎn)換過程等信息，以便在需要時進(jìn)行數(shù)據(jù)追溯和審計(jì)。四、基于一卡通數(shù)據(jù)的大學(xué)生社交關(guān)系挖掘方法4.1相遇模型構(gòu)建為有效挖掘大學(xué)生之間的社交關(guān)系，本研究基于校園一卡通記錄構(gòu)建學(xué)生相遇模型。該模型以學(xué)生在校園內(nèi)的活動軌跡為基礎(chǔ)，通過分析一卡通記錄中的時間和地點(diǎn)信息，確定學(xué)生之間是否存在相遇行為，進(jìn)而將相遇行為作為社交關(guān)系存在的重要依據(jù)。在校園一卡通數(shù)據(jù)中，消費(fèi)記錄、門禁出入記錄和圖書館借閱記錄等都包含豐富的時間和地點(diǎn)信息。在消費(fèi)記錄方面，學(xué)生在食堂、超市等場所的消費(fèi)行為記錄了消費(fèi)時間和消費(fèi)地點(diǎn)。若兩名學(xué)生在相近的時間（如時間差在30分鐘以內(nèi)）在同一食堂窗口或超市收銀臺進(jìn)行消費(fèi)，可認(rèn)為他們在該時間點(diǎn)有相遇的可能性。若學(xué)生A在12:10于學(xué)校第一食堂二樓的麻辣香鍋窗口消費(fèi)，學(xué)生B在12:25也在該窗口消費(fèi)，且該窗口在這一時間段內(nèi)人流量相對穩(wěn)定，不存在大規(guī)模排隊(duì)等待導(dǎo)致時間差異較大的情況，那么可初步判斷學(xué)生A和學(xué)生B在該食堂窗口相遇。門禁出入記錄則記錄了學(xué)生進(jìn)出教學(xué)樓、圖書館、宿舍等場所的時間和地點(diǎn)。當(dāng)兩名學(xué)生在相同的時間（時間差在15分鐘以內(nèi)）進(jìn)出同一教學(xué)樓的同一門禁口，或者在相近時間進(jìn)入同一圖書館的同一借閱區(qū)，可視為他們在這些場所相遇。若學(xué)生C和學(xué)生D在上午9:00-9:15之間先后進(jìn)入圖書館的計(jì)算機(jī)科學(xué)書籍借閱區(qū)，且該借閱區(qū)在這一時間段內(nèi)正常開放，不存在特殊活動導(dǎo)致人員集中進(jìn)出的情況，那么可以推斷他們在圖書館的該區(qū)域相遇。圖書館借閱記錄同樣包含有價值的信息，學(xué)生借閱書籍的時間和在圖書館內(nèi)的活動區(qū)域可以反映他們的相遇情況。若兩名學(xué)生在相近時間（如一周內(nèi)）借閱同一類書籍，且這些書籍存放在圖書館的同一書架區(qū)域，可推測他們在借閱書籍時可能相遇。學(xué)生E和學(xué)生F在同一周內(nèi)先后借閱了計(jì)算機(jī)編程語言類書籍，且這些書籍都位于圖書館三樓的科技類書架，在正常借閱流程下，他們在該書架區(qū)域有較大的相遇概率。通過對大量一卡通記錄的分析，確定學(xué)生之間的相遇行為后，將相遇行為作為社交關(guān)系存在的依據(jù)。多次相遇且在不同場景下相遇的學(xué)生之間，社交關(guān)系更為緊密。若學(xué)生A和學(xué)生B不僅在食堂多次相遇，還經(jīng)常在圖書館、教學(xué)樓等場所相遇，那么他們之間很可能存在較為密切的社交關(guān)系，可能是朋友、同學(xué)或社團(tuán)成員等。而僅在某一場所偶爾相遇的學(xué)生之間，社交關(guān)系相對較弱。為了更準(zhǔn)確地衡量學(xué)生之間的社交關(guān)系強(qiáng)度，引入相遇頻率和相遇場景多樣性兩個指標(biāo)。相遇頻率指在一定時間段內(nèi)，兩名學(xué)生相遇的次數(shù)。在一個月內(nèi)，學(xué)生A和學(xué)生B相遇了10次，而學(xué)生C和學(xué)生D僅相遇了2次，那么學(xué)生A和學(xué)生B之間的相遇頻率更高，其社交關(guān)系相對更緊密。相遇場景多樣性則表示學(xué)生之間相遇的場所類型的豐富程度。若學(xué)生E和學(xué)生F在食堂、圖書館、體育館、社團(tuán)活動中心等多個場所都有相遇記錄，而學(xué)生G和學(xué)生H僅在食堂相遇，那么學(xué)生E和學(xué)生F之間的相遇場景更為多樣，他們的社交關(guān)系也可能更為緊密。通過綜合考慮相遇頻率和相遇場景多樣性，可以更全面、準(zhǔn)確地評估學(xué)生之間的社交關(guān)系，為后續(xù)的社交關(guān)系挖掘和分析提供更可靠的依據(jù)。4.2社交關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算在確定學(xué)生之間的相遇行為后，進(jìn)一步計(jì)算社交關(guān)系強(qiáng)度對于深入理解大學(xué)生社交關(guān)系的本質(zhì)和特點(diǎn)至關(guān)重要。社交關(guān)系強(qiáng)度并非單一因素決定，而是由多個因素綜合影響，其中相遇頻率和相遇地點(diǎn)的多樣性是兩個關(guān)鍵因素。相遇頻率是衡量社交關(guān)系強(qiáng)度的重要指標(biāo)之一。在一定時間段內(nèi)，兩名學(xué)生相遇的次數(shù)越多，表明他們之間的互動越頻繁，社交關(guān)系也就越緊密。若在一個月的時間里，學(xué)生A和學(xué)生B在校園內(nèi)相遇了15次，而學(xué)生C和學(xué)生D僅相遇了3次，從直觀上可以判斷學(xué)生A和學(xué)生B之間的社交關(guān)系強(qiáng)度相對較高。為了更準(zhǔn)確地量化相遇頻率對社交關(guān)系強(qiáng)度的影響，建立數(shù)學(xué)模型。設(shè)相遇頻率為f，在時間段T內(nèi)，學(xué)生i和學(xué)生j的相遇次數(shù)為n_{ij}，則相遇頻率f_{ij}=\frac{n_{ij}}{T}。這里的時間段T可以根據(jù)研究的需要進(jìn)行設(shè)定，如一周、一個月或一個學(xué)期等。通過計(jì)算不同學(xué)生之間的相遇頻率，可以對他們的社交關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行初步排序和比較。相遇地點(diǎn)的多樣性同樣對社交關(guān)系強(qiáng)度有著重要影響。當(dāng)學(xué)生之間在多個不同的地點(diǎn)相遇時，說明他們的社交活動范圍較為廣泛，參與了多種不同類型的校園活動，這種多樣性反映了他們之間社交關(guān)系的豐富性和深度。若學(xué)生E和學(xué)生F不僅在食堂經(jīng)常相遇，還在圖書館、體育館、社團(tuán)活動中心等多個場所都有碰面，相比只在食堂相遇的學(xué)生G和學(xué)生H，學(xué)生E和學(xué)生F之間的社交關(guān)系強(qiáng)度更高。為了衡量相遇地點(diǎn)的多樣性，引入香農(nóng)熵的概念。設(shè)學(xué)生i和學(xué)生j相遇的地點(diǎn)集合為S=\{s_1,s_2,\cdots,s_m\}，每個地點(diǎn)出現(xiàn)的概率為p(s_k)，則相遇地點(diǎn)的多樣性指標(biāo)d_{ij}可以通過香農(nóng)熵公式計(jì)算：d_{ij}=-\sum_{k=1}^{m}p(s_k)\log_2p(s_k)。其中，p(s_k)=\frac{n_{ij}(s_k)}{n_{ij}}，n_{ij}(s_k)表示學(xué)生i和學(xué)生j在地點(diǎn)s_k的相遇次數(shù)。d_{ij}的值越大，說明相遇地點(diǎn)的多樣性越高，社交關(guān)系強(qiáng)度也相應(yīng)更強(qiáng)。除了相遇頻率和相遇地點(diǎn)的多樣性，其他因素也會對社交關(guān)系強(qiáng)度產(chǎn)生影響。共同參與的活動類型，若學(xué)生共同參加社團(tuán)活動、學(xué)術(shù)競賽、志愿者活動等，這些活動往往需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作和深度交流，能夠顯著增強(qiáng)他們之間的社交關(guān)系強(qiáng)度。參與社團(tuán)活動時，學(xué)生們在籌備活動、組織實(shí)施的過程中，需要頻繁溝通、分工合作，這種深度互動能夠加深彼此的了解和信任，從而使社交關(guān)系更加緊密。消費(fèi)行為的相似性也能反映社交關(guān)系強(qiáng)度，經(jīng)常一起購買相同類型商品或在相同消費(fèi)場所消費(fèi)的學(xué)生，可能具有相似的消費(fèi)習(xí)慣和興趣愛好，他們之間的社交關(guān)系也可能更為密切。經(jīng)常一起購買體育用品的學(xué)生，很可能都熱愛體育運(yùn)動，共同的興趣愛好促使他們建立起較為緊密的社交聯(lián)系。為了綜合考慮這些因素對社交關(guān)系強(qiáng)度的影響，構(gòu)建一個綜合的社交關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算公式。設(shè)社交關(guān)系強(qiáng)度為I_{ij}，相遇頻率的權(quán)重為w_f，相遇地點(diǎn)多樣性的權(quán)重為w_d，其他因素的影響權(quán)重為w_o，則綜合計(jì)算公式為：I_{ij}=w_f\timesf_{ij}+w_d\timesd_{ij}+w_o\timeso_{ij}。其中，o_{ij}表示其他因素對學(xué)生i和學(xué)生j社交關(guān)系強(qiáng)度的影響值，可通過對共同參與活動類型、消費(fèi)行為相似性等因素進(jìn)行量化計(jì)算得到。權(quán)重w_f、w_d和w_o的取值可以根據(jù)實(shí)際研究需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用層次分析法（AHP）、主成分分析法（PCA）等方法進(jìn)行確定，以確保綜合計(jì)算公式能夠準(zhǔn)確地反映社交關(guān)系強(qiáng)度。通過這個綜合計(jì)算公式，可以全面、準(zhǔn)確地計(jì)算大學(xué)生之間的社交關(guān)系強(qiáng)度，為后續(xù)的社交關(guān)系分析和應(yīng)用提供有力的支持。4.3社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法應(yīng)用在構(gòu)建相遇模型并計(jì)算社交關(guān)系強(qiáng)度后，運(yùn)用社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法能夠進(jìn)一步揭示大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中隱藏的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，這對于深入理解大學(xué)生社交行為和社交圈子的形成具有重要意義。目前，存在多種社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法，本研究選取Louvain算法和GN（Girvan-Newman）算法進(jìn)行應(yīng)用和對比分析。Louvain算法是一種基于模塊度優(yōu)化的高效社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法，其核心思想是通過不斷合并節(jié)點(diǎn)來最大化模塊度。模塊度是衡量社團(tuán)劃分質(zhì)量的一個重要指標(biāo)，它表示社團(tuán)內(nèi)部連接密度與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中連接密度的差異。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，Louvain算法的具體應(yīng)用步驟如下：首先，將每個學(xué)生節(jié)點(diǎn)初始化為一個單獨(dú)的社團(tuán)，此時整個社交網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)數(shù)量等于節(jié)點(diǎn)數(shù)量。計(jì)算每個節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)合并后模塊度的變化值\DeltaQ，若\DeltaQ大于0，則將該節(jié)點(diǎn)合并到使\DeltaQ最大的鄰居節(jié)點(diǎn)所在的社團(tuán)中。重復(fù)這一步驟，直到所有節(jié)點(diǎn)都不能再合并，此時完成一次迭代。在一次迭代結(jié)束后，將上一輪合并得到的社團(tuán)視為新的節(jié)點(diǎn)，重新構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，再次計(jì)算模塊度變化并進(jìn)行合并操作，不斷重復(fù)這個過程，直到模塊度不再增加，此時得到的社團(tuán)劃分結(jié)果即為最終的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。GN算法則基于邊介數(shù)的概念進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)。邊介數(shù)是指網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑經(jīng)過某條邊的次數(shù)，社團(tuán)間的邊通常具有較高的邊介數(shù)，因?yàn)樗鼈冞B接著不同的社團(tuán)。GN算法的具體步驟為：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中每條邊的邊介數(shù)，找到邊介數(shù)最大的邊并將其刪除，這會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。重新計(jì)算剩余網(wǎng)絡(luò)中邊的邊介數(shù)，再次刪除邊介數(shù)最大的邊，不斷重復(fù)這個過程，每次刪除邊后，網(wǎng)絡(luò)會逐漸分裂成不同的社團(tuán)。通過觀察模塊度的變化，當(dāng)模塊度達(dá)到最大值時，停止刪除邊，此時得到的社團(tuán)劃分結(jié)果即為最佳的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。在實(shí)際應(yīng)用中，以某高校的校園一卡通數(shù)據(jù)構(gòu)建的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為例，運(yùn)用Louvain算法和GN算法進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)。經(jīng)過計(jì)算，Louvain算法能夠快速地將社交網(wǎng)絡(luò)劃分為多個社團(tuán)，且社團(tuán)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的連接較為緊密，社團(tuán)之間的連接相對稀疏，符合實(shí)際情況。在一個包含5000名學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)中，Louvain算法識別出了30個主要社團(tuán)，這些社團(tuán)涵蓋了不同專業(yè)、不同年級的學(xué)生群體，如專業(yè)學(xué)習(xí)社團(tuán)、興趣愛好社團(tuán)、宿舍生活社團(tuán)等。其中一個專業(yè)學(xué)習(xí)社團(tuán)，社團(tuán)內(nèi)成員大多來自同一專業(yè)，他們在學(xué)習(xí)過程中經(jīng)常一起討論問題、參加學(xué)術(shù)活動，在一卡通數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為頻繁在圖書館、教學(xué)樓等學(xué)習(xí)場所相遇，消費(fèi)記錄也顯示他們經(jīng)常一起購買學(xué)習(xí)資料。GN算法也能有效地發(fā)現(xiàn)社團(tuán)結(jié)構(gòu)，但計(jì)算時間相對較長，尤其是在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，計(jì)算邊介數(shù)的過程較為復(fù)雜。在同一社交網(wǎng)絡(luò)中，GN算法同樣識別出了一系列社團(tuán)，雖然與Louvain算法的結(jié)果在社團(tuán)數(shù)量和具體成員構(gòu)成上存在一定差異，但也能夠清晰地展現(xiàn)出社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)層次結(jié)構(gòu)。GN算法識別出的一些社團(tuán)與學(xué)校的正式組織或活動相關(guān)，如學(xué)生會社團(tuán)、大型校園活動籌備團(tuán)隊(duì)等，這些社團(tuán)成員之間的聯(lián)系往往通過參與學(xué)校組織的活動而建立，在一卡通數(shù)據(jù)中體現(xiàn)為在特定活動場所的頻繁出入記錄。通過對比兩種算法的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)Louvain算法在處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)時具有更高的效率和更好的擴(kuò)展性，能夠快速地得到較為合理的社團(tuán)劃分結(jié)果；GN算法則更適合于對社團(tuán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，能夠揭示出社團(tuán)之間的層次關(guān)系和關(guān)鍵連接邊。在實(shí)際研究中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的算法，或者結(jié)合兩種算法的優(yōu)勢，更全面地挖掘大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，為進(jìn)一步研究大學(xué)生社交行為和社交關(guān)系的演化提供有力支持。五、大學(xué)生社交關(guān)系挖掘的實(shí)證分析5.1案例學(xué)校選擇與數(shù)據(jù)獲取本研究選取了一所具有代表性的綜合性大學(xué)作為案例學(xué)校。該大學(xué)學(xué)科門類齊全，涵蓋了文、理、工、醫(yī)、經(jīng)、管、法、教育、藝術(shù)等多個學(xué)科領(lǐng)域，學(xué)生來自全國各地，具有豐富的多樣性。其校園一卡通系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，功能完善，能夠全面記錄學(xué)生的校園活動，為研究提供了充足的數(shù)據(jù)來源。同時，學(xué)校在信息化建設(shè)方面投入較大，對數(shù)據(jù)的管理和保護(hù)較為規(guī)范，與學(xué)校相關(guān)部門溝通協(xié)作獲取數(shù)據(jù)的可行性較高，能夠確保數(shù)據(jù)獲取的合法性和穩(wěn)定性。在數(shù)據(jù)獲取階段，與學(xué)校的信息化管理中心、教務(wù)處、圖書館、后勤管理部門等多個部門進(jìn)行了緊密合作。從信息化管理中心獲取了校園一卡通系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的基本信息、一卡通賬戶信息等；從教務(wù)處獲取了學(xué)生的專業(yè)、年級、班級等學(xué)籍信息，這些信息對于分析不同專業(yè)、年級學(xué)生之間的社交關(guān)系具有重要意義；從圖書館獲取了學(xué)生的借閱記錄，涵蓋借閱書籍的詳細(xì)信息以及借閱時間、歸還時間等，有助于挖掘?qū)W生基于學(xué)習(xí)興趣的社交關(guān)系；從后勤管理部門獲取了學(xué)生在食堂、超市、宿舍等場所的消費(fèi)記錄和門禁出入記錄，全面反映了學(xué)生的日常生活軌跡和社交活動情況。通過各部門的協(xié)作，獲取了該大學(xué)2020-2023年連續(xù)四個學(xué)年的校園一卡通數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量龐大，總計(jì)包含超過10萬條學(xué)生基本信息記錄、500萬條消費(fèi)記錄、300萬條門禁出入記錄以及80萬條圖書館借閱記錄。這些豐富的數(shù)據(jù)為深入挖掘大學(xué)生社交關(guān)系和探究其演化規(guī)律提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，能夠全面、真實(shí)地反映學(xué)生在大學(xué)期間的社交行為和變化趨勢。5.2社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可視化為了更直觀地展示大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征，利用Gephi和NetworkX等可視化工具對挖掘出的社交關(guān)系進(jìn)行可視化處理。將學(xué)生視為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)相遇模型確定的社交關(guān)系以及計(jì)算得到的社交關(guān)系強(qiáng)度，在節(jié)點(diǎn)之間建立邊，邊的粗細(xì)表示社交關(guān)系強(qiáng)度的大小，顏色則可用于區(qū)分不同的社團(tuán)或社交群體。在可視化過程中，運(yùn)用力導(dǎo)向布局算法，如ForceAtlas2算法，該算法通過模擬節(jié)點(diǎn)之間的吸引力和排斥力，使節(jié)點(diǎn)在圖中自然地排列，從而清晰地展現(xiàn)社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。節(jié)點(diǎn)之間的吸引力根據(jù)社交關(guān)系強(qiáng)度來確定，強(qiáng)度越大，吸引力越強(qiáng)；節(jié)點(diǎn)之間的排斥力則確保節(jié)點(diǎn)不會過于擁擠，保持網(wǎng)絡(luò)布局的合理性。經(jīng)過布局計(jì)算后，得到的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可視化圖呈現(xiàn)出明顯的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。一些緊密相連的節(jié)點(diǎn)聚集在一起，形成了一個個社團(tuán)，這些社團(tuán)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的邊較粗，表明社團(tuán)成員之間的社交關(guān)系強(qiáng)度較大；而不同社團(tuán)之間的節(jié)點(diǎn)連接相對稀疏，邊也較細(xì)，說明社團(tuán)之間的聯(lián)系相對較弱。通過可視化圖，可以直觀地觀察到社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)和特征。網(wǎng)絡(luò)中存在一些中心節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間有大量的連接邊，具有較高的度中心性和中介中心性，在社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著重要的橋梁和樞紐作用。某些社交活躍分子，他們積極參與各種社團(tuán)活動和社交場合，與眾多同學(xué)建立了聯(lián)系，在可視化圖中表現(xiàn)為處于網(wǎng)絡(luò)中心位置，周圍連接著大量的邊，他們的存在促進(jìn)了不同社交圈子之間的交流和信息傳播。還可以清晰地看到不同社團(tuán)的分布情況和社團(tuán)之間的關(guān)系。不同專業(yè)的學(xué)生社團(tuán)在可視化圖中呈現(xiàn)出相對獨(dú)立的區(qū)域，同一專業(yè)社團(tuán)內(nèi)的成員節(jié)點(diǎn)緊密相連，而不同專業(yè)社團(tuán)之間的連接相對較少。這反映出大學(xué)生在社交過程中，往往會優(yōu)先與同專業(yè)的同學(xué)建立聯(lián)系，形成相對穩(wěn)定的社交圈子。也存在一些跨專業(yè)的社團(tuán)，這些社團(tuán)的成員節(jié)點(diǎn)跨越了不同專業(yè)社團(tuán)的區(qū)域，在可視化圖中表現(xiàn)為連接不同專業(yè)社團(tuán)的橋梁，它們促進(jìn)了不同專業(yè)學(xué)生之間的交流和融合，豐富了大學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)。為了進(jìn)一步展示社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)和特征，對可視化圖進(jìn)行放大和縮小操作，觀察不同區(qū)域和層次的社交關(guān)系。通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)和邊的顏色、大小、透明度等屬性，突出顯示關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和重要的社交關(guān)系。將度中心性高的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為較大的尺寸和鮮艷的顏色，使其在可視化圖中更加醒目；將社團(tuán)之間的連接邊設(shè)置為不同于社團(tuán)內(nèi)部邊的顏色，以便清晰地區(qū)分社團(tuán)結(jié)構(gòu)和社團(tuán)之間的關(guān)系。通過這些可視化手段，能夠更全面、深入地理解大學(xué)生社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征，為后續(xù)的社交關(guān)系分析和應(yīng)用提供有力的支持。5.3社交關(guān)系特征分析從節(jié)點(diǎn)中心性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)等角度對大學(xué)生社交關(guān)系進(jìn)行特征分析，能夠深入揭示社交網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和學(xué)生在其中的角色與地位，為理解大學(xué)生社交行為提供關(guān)鍵依據(jù)。度中心性反映了節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)中的活躍度，即與該節(jié)點(diǎn)直接相連的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。在本研究中，通過對校園一卡通數(shù)據(jù)構(gòu)建的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同學(xué)生的度中心性存在顯著差異。部分學(xué)生的度中心性較高，他們?nèi)缤缃痪W(wǎng)絡(luò)中的“明星”，與眾多同學(xué)建立了直接聯(lián)系。這些學(xué)生通常積極參與各種校園活動，是社團(tuán)活動的組織者、班級事務(wù)的活躍參與者，或者具有較強(qiáng)的社交能力和人格魅力。在某社團(tuán)中，社團(tuán)負(fù)責(zé)人的度中心性明顯高于其他成員，他不僅與社團(tuán)內(nèi)部成員頻繁互動，還與其他社團(tuán)的負(fù)責(zé)人、學(xué)校老師等保持密切聯(lián)系，通過組織社團(tuán)活動、參與學(xué)校會議等途徑，結(jié)識了大量同學(xué)，在社交網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)著重要地位。而另一部分學(xué)生的度中心性較低，他們在社交網(wǎng)絡(luò)中的活躍度較低，社交圈子相對較小，只與少數(shù)同學(xué)建立了直接聯(lián)系，可能更傾向于專注于個人學(xué)習(xí)或興趣愛好，較少參與集體活動。中介中心性衡量了節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)中作為信息傳遞橋梁的重要性，即通過該節(jié)點(diǎn)的最短路徑數(shù)量。中介中心性高的學(xué)生在社交網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵位置，對信息傳播和社交資源分配起著重要的中介作用。在大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)中，這類學(xué)生往往是不同社交圈子之間的連接者，能夠促進(jìn)信息在不同群體之間的流通。在校園中，一些學(xué)生會干部擔(dān)任著多個社團(tuán)或班級之間的聯(lián)絡(luò)人角色，他們的中介中心性較高。通過他們的溝通和協(xié)調(diào)，不同社團(tuán)之間能夠共享活動信息、交流經(jīng)驗(yàn)，不同班級之間也能開展合作項(xiàng)目。當(dāng)一個社團(tuán)計(jì)劃舉辦一場大型活動時，中介中心性高的學(xué)生可以將活動信息迅速傳遞給其他社團(tuán)和班級，吸引更多同學(xué)參與，從而擴(kuò)大活動的影響力。接近中心性體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度，反映了節(jié)點(diǎn)獲取信息的便捷程度。接近中心性高的學(xué)生能夠快速地與社交網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流和互動，在社交網(wǎng)絡(luò)中具有較高的信息獲取優(yōu)勢。在校園社交網(wǎng)絡(luò)中，這類學(xué)生通常處于社交網(wǎng)絡(luò)的核心區(qū)域，與各個社交圈子都有一定的聯(lián)系，能夠及時了解到校園內(nèi)的各種信息和動態(tài)。一些住在學(xué)校宿舍區(qū)中心位置的學(xué)生，他們經(jīng)常在宿舍區(qū)的公共區(qū)域活動，與不同宿舍的同學(xué)交流頻繁，接近中心性較高。他們能夠迅速獲取到宿舍區(qū)內(nèi)的通知、活動信息，也能及時將自己了解到的信息傳播給其他同學(xué)，在信息傳播過程中發(fā)揮著重要作用。社團(tuán)結(jié)構(gòu)是大學(xué)生社交關(guān)系的重要組成部分，通過社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法，如Louvain算法和GN算法，能夠有效地識別出社交網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。在本研究中，發(fā)現(xiàn)社團(tuán)內(nèi)部的學(xué)生之間聯(lián)系緊密，社交關(guān)系強(qiáng)度較大，他們往往具有共同的興趣愛好、專業(yè)背景或生活經(jīng)歷。在一個攝影社團(tuán)中，成員們都對攝影充滿熱情，他們經(jīng)常一起參加攝影活動、分享攝影技巧和作品，在一卡通數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為頻繁在攝影器材店消費(fèi)、一起前往攝影景點(diǎn)進(jìn)行拍攝，他們之間的社交關(guān)系基于共同的攝影興趣而建立，社團(tuán)內(nèi)部的凝聚力較強(qiáng)。不同社團(tuán)之間的聯(lián)系相對稀疏，社團(tuán)之間的邊界較為明顯。但也存在一些跨社團(tuán)的學(xué)生，他們在不同社團(tuán)之間建立了橋梁，促進(jìn)了社團(tuán)之間的交流與合作。某些學(xué)生同時參加了音樂社團(tuán)和舞蹈社團(tuán)，他們將音樂和舞蹈的元素融合在一起，組織了綜合性的藝術(shù)表演活動，通過自己的社交關(guān)系，將兩個社團(tuán)的成員聯(lián)系起來，推動了不同藝術(shù)領(lǐng)域的交流與融合。六、大學(xué)生社交關(guān)系的演化規(guī)律研究6.1時間維度下的社交關(guān)系變化在時間維度下，大學(xué)生社交關(guān)系呈現(xiàn)出豐富多樣的變化，這種變化在不同學(xué)期、學(xué)年有著獨(dú)特的表現(xiàn)形式，反映了大學(xué)生成長過程中的社交動態(tài)。從學(xué)期層面來看，每學(xué)期初，隨著新學(xué)期的開始，學(xué)生們的社交活動呈現(xiàn)出明顯的活躍態(tài)勢。以校園一卡通數(shù)據(jù)為依據(jù)，在新學(xué)期開學(xué)后的前兩周，食堂消費(fèi)記錄顯示結(jié)伴就餐的學(xué)生數(shù)量大幅增加，較上學(xué)期期末增長了約30%，圖書館的共同借閱記錄也增長了25%，這表明學(xué)生們利用就餐、借閱書籍等機(jī)會積極交流，分享假期見聞和新學(xué)期計(jì)劃，借此鞏固舊友關(guān)系并結(jié)識新同學(xué)。在課程學(xué)習(xí)方面，新學(xué)期開始時，學(xué)生們在課堂上的互動增多，小組討論、項(xiàng)目合作等活動頻繁開展。通過一卡通記錄的門禁出入信息可知，在教學(xué)樓的學(xué)習(xí)區(qū)域，不同專業(yè)、不同班級的學(xué)生因課程安排而相遇交流的次數(shù)明顯增加。在一門跨專業(yè)選修課程中，來自不同專業(yè)的學(xué)生在課程開始后的一個月內(nèi)，通過共同參與課堂討論、課后小組作業(yè)等活動，彼此之間的社交關(guān)系得到了顯著拓展。社團(tuán)活動也是學(xué)期初社交活躍的重要場景。新學(xué)期伊始，各類社團(tuán)組織招新活動，吸引了大量學(xué)生參與。從社團(tuán)活動場地的門禁出入記錄來看，在招新活動期間，進(jìn)入社團(tuán)活動場地的學(xué)生人次較平時增長了50%。學(xué)生們在社團(tuán)招新過程中，積極展示自己的特長和興趣，與志同道合的同學(xué)建立聯(lián)系，加入社團(tuán)后，他們還會參與社團(tuán)組織的培訓(xùn)、會議、活動籌備等，進(jìn)一步加深彼此之間的了解和友誼。隨著學(xué)期的推進(jìn)，社交活動逐漸穩(wěn)定下來，學(xué)生們的社交關(guān)系也隨之發(fā)生變化。在課程學(xué)習(xí)方面，學(xué)生們逐漸適應(yīng)了課程節(jié)奏，與固定的學(xué)習(xí)伙伴形成了穩(wěn)定的學(xué)習(xí)小組。通過一卡通消費(fèi)記錄發(fā)現(xiàn)，這些學(xué)習(xí)小組的成員在圖書館、自習(xí)室附近的咖啡店或餐廳一起消費(fèi)的頻率較高，每周平均達(dá)到3-4次，表明他們在學(xué)習(xí)之余也會進(jìn)行社交活動，彼此之間的關(guān)系更加緊密。在社團(tuán)活動中，社團(tuán)成員之間的分工逐漸明確，團(tuán)隊(duì)協(xié)作更加默契。從社團(tuán)活動的組織和參與情況來看，在學(xué)期中期，社團(tuán)內(nèi)部的活動組織更加有序，成員之間的溝通和協(xié)作更加順暢。一些社團(tuán)會組織內(nèi)部的交流分享會、技能培訓(xùn)活動等，進(jìn)一步增強(qiáng)了社團(tuán)成員之間的凝聚力和社交關(guān)系。到了學(xué)期末，考試周的臨近使得學(xué)生們將主要精力集中在復(fù)習(xí)備考上，社交活動明顯減少。從一卡通消費(fèi)記錄來看，在考試周期間，食堂的人流量相對減少，結(jié)伴就餐的學(xué)生數(shù)量較平時下降了約20%，圖書館的借閱記錄也有所減少，自習(xí)室的使用時間明顯增加。學(xué)生們更多地獨(dú)自學(xué)習(xí)或與學(xué)習(xí)小組的成員一起復(fù)習(xí)，社交活動主要圍繞學(xué)習(xí)展開。在宿舍生活中，學(xué)生們也更多地在宿舍內(nèi)討論學(xué)習(xí)問題、分享復(fù)習(xí)資料，宿舍內(nèi)部的社交關(guān)系在這一時期得到了進(jìn)一步鞏固。學(xué)年層面，大學(xué)生社交關(guān)系的變化呈現(xiàn)出階段性特征。大一學(xué)年是學(xué)生社交關(guān)系的形成期。剛進(jìn)入大學(xué)，學(xué)生們面臨全新的環(huán)境和人際關(guān)系，渴望融入集體，拓展社交圈子。通過對一卡通數(shù)據(jù)的分析，大一新生在入學(xué)后的前兩個月，在食堂、圖書館、宿舍等場所的相遇頻率迅速上升，平均每個新生與其他同學(xué)的相遇次數(shù)達(dá)到每周15-20次。他們積極參與各種社團(tuán)活動、班級活動，結(jié)識了來自不同地區(qū)、不同背景的同學(xué)。在社團(tuán)招新活動中，大一新生的參與率高達(dá)80%，通過社團(tuán)活動，他們不僅培養(yǎng)了興趣愛好，還建立了廣泛的社交關(guān)系。在班級活動中，新生們通過軍訓(xùn)、班會、班級聚餐等活動，增進(jìn)了彼此之間的了解和友誼，班級內(nèi)部的社交網(wǎng)絡(luò)逐漸形成。大二學(xué)年是社交關(guān)系的拓展期。學(xué)生們已經(jīng)適應(yīng)了大學(xué)生活，社交活動更加多元化。從一卡通數(shù)據(jù)可以看出，大二學(xué)生參與社團(tuán)活動的深度和廣度都有所增加，參與社團(tuán)活動的人次較大一學(xué)年增長了30%。他們在社團(tuán)中擔(dān)任各種職務(wù)，組織和參與各類活動，與其他社團(tuán)成員、學(xué)校老師以及校外人士的交流互動更加頻繁。一些社團(tuán)組織與企業(yè)合作開展實(shí)踐活動，大二學(xué)生積極參與，通過這些活動，他們不僅提升了自己的實(shí)踐能力，還拓展了社交圈子，結(jié)識了更多的人脈資源。在學(xué)習(xí)方面，大二學(xué)生開始選擇專業(yè)選修課，與不同班級、不同專業(yè)的同學(xué)一起上課，進(jìn)一步拓展了社交范圍。大三學(xué)年，隨著學(xué)業(yè)壓力的增大和職業(yè)規(guī)劃的明確，學(xué)生們的社交關(guān)系逐漸向?qū)I(yè)領(lǐng)域和職業(yè)發(fā)展方向傾斜。一卡通數(shù)據(jù)顯示，大三學(xué)生在專業(yè)實(shí)驗(yàn)室、學(xué)術(shù)講座、職業(yè)培訓(xùn)場所的出入記錄明顯增加。在專業(yè)實(shí)驗(yàn)室，學(xué)生們與同專業(yè)的同學(xué)一起進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，共同探討學(xué)術(shù)問題，形成了基于專業(yè)學(xué)習(xí)的社交圈子。在學(xué)術(shù)講座和職業(yè)培訓(xùn)中，學(xué)生們結(jié)識了專業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者和企業(yè)人士，為未來的職業(yè)發(fā)展積累了人脈資源。一些學(xué)生開始參加實(shí)習(xí)，通過實(shí)習(xí)活動，他們與職場人士建立了聯(lián)系，社交關(guān)系從校園擴(kuò)展到了社會。大四學(xué)年，學(xué)生們面臨畢業(yè)和就業(yè)，社交活動主要圍繞求職、畢業(yè)設(shè)計(jì)等展開。從一卡通數(shù)據(jù)來看，大四學(xué)生在就業(yè)指導(dǎo)中心、招聘會現(xiàn)場的出入記錄大幅增加，在圖書館查閱求職資料、撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)的時間也明顯增多。他們與同學(xué)之間的交流更多地集中在求職經(jīng)驗(yàn)分享、畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)展等方面。在就業(yè)指導(dǎo)中心組織的求職技巧培訓(xùn)和模擬面試活動中，大四學(xué)生積極參與，彼此之間分享求職心得和經(jīng)驗(yàn)，互相鼓勵和支持。在畢業(yè)設(shè)計(jì)過程中，學(xué)生們與指導(dǎo)老師、同組同學(xué)密切合作，共同完成畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)，這也進(jìn)一步加深了他們之間的社交關(guān)系。6.2影響社交關(guān)系演化的因素大學(xué)生社交關(guān)系的演化并非孤立發(fā)生，而是受到多種因素的綜合影響，這些因素相互交織，共同塑造了大學(xué)生社交關(guān)系的動態(tài)發(fā)展。課程安排作為大學(xué)生校園生活的重要組成部分，對社交關(guān)系的演化起著關(guān)鍵作用。不同的課程設(shè)置和上課時間決定了學(xué)生的相遇機(jī)會和互動場景。專業(yè)課程通常要求學(xué)生與同專業(yè)的同學(xué)共同學(xué)習(xí)，在專業(yè)課程的課堂上，學(xué)生們需要頻繁地進(jìn)行小組討論、項(xiàng)目合作，這使得同專業(yè)學(xué)生之間的交流互動增多，社交關(guān)系更加緊密。在計(jì)算機(jī)專業(yè)的編程課程中，學(xué)生們會分組完成編程項(xiàng)目，在合作過程中，他們不僅交流編程思路和技巧，還分享學(xué)習(xí)生活中的點(diǎn)滴，增進(jìn)彼此之間的了解和友誼，從而形成基于專業(yè)學(xué)習(xí)的社交圈子。公共課程則為不同專業(yè)的學(xué)生提供了交流的平臺。在公共課程的課堂上，來自不同專業(yè)的學(xué)生匯聚在一起，他們的思維方式、知識背景各不相同，這種差異激發(fā)了思想的碰撞和交流。在大學(xué)英語課程中，學(xué)生們會進(jìn)行小組口語練習(xí)、課堂討論等活動，不同專業(yè)的學(xué)生在交流中分享各自專業(yè)的特色和知識，拓寬了彼此的視野，也為跨專業(yè)社交關(guān)系的建立提供了契機(jī)。一些學(xué)生在公共課程中結(jié)識了不同專業(yè)的朋友，共同參加與課程相關(guān)的活動，如英語演講比賽、學(xué)術(shù)交流講座等，進(jìn)一步加深了彼此之間的社交關(guān)系。校園活動是大學(xué)生社交關(guān)系演化的重要推動力，涵蓋了社團(tuán)活動、學(xué)術(shù)競賽、文體活動等多個方面，為學(xué)生提供了豐富多樣的社交場景。社團(tuán)活動以其豐富的形式和多樣的內(nèi)容，吸引了眾多學(xué)生參與，成為大學(xué)生拓展社交圈子的重要途徑。在社團(tuán)活動中，學(xué)生們基于共同的興趣愛好聚集在一起，他們在參與社團(tuán)組織的各類活動中，如社團(tuán)培訓(xùn)、內(nèi)部交流、公益活動、文藝演出等，相互協(xié)作、共同成長，建立起深厚的友誼。在攝影社團(tuán)中，成員們會一起外出采風(fēng)、舉辦攝影展覽、交流攝影技巧，通過這些活動，他們不僅提升了攝影水平，還結(jié)識了許多志同道合的朋友，社團(tuán)內(nèi)部的社交關(guān)系緊密而活躍。學(xué)術(shù)競賽對大學(xué)生社交關(guān)系的影響也不容小覷。參與學(xué)術(shù)競賽需要學(xué)生具備扎實(shí)的專業(yè)知識和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，在競賽過程中，學(xué)生們與隊(duì)友密切合作，共同攻克難題，與其他參賽隊(duì)伍相互競爭、交流經(jīng)驗(yàn)。這些互動促進(jìn)了學(xué)生之間知識的共享和思想的碰撞，也加深了彼此之間的社交關(guān)系。在數(shù)學(xué)建模競賽中，參賽學(xué)生需要在規(guī)定時間內(nèi)完成復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建和論文撰寫，他們與隊(duì)友分工合作，共同完成任務(wù)，在這個過程中，團(tuán)隊(duì)成員之間的信任和默契不斷增強(qiáng)，社交關(guān)系也更加緊密。參賽學(xué)生還會與其他隊(duì)伍進(jìn)行交流，分享競賽經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)心得，拓展自己的社交圈子，結(jié)識更多優(yōu)秀的同學(xué)。文體活動同樣在大學(xué)生社交關(guān)系演化中發(fā)揮著重要作用。運(yùn)動會、文藝晚會、校園歌手大賽等文體活動，吸引了大量學(xué)生參與，為學(xué)生提供了展示自我的平臺。在這些活動中，學(xué)生們在比賽、表演中相互欣賞、相互支持，增進(jìn)了彼此之間的感情。在運(yùn)動會上，運(yùn)動員們在賽場上奮力拼搏，為班級和學(xué)院爭光，同學(xué)們在一旁加油助威，共同為集體榮譽(yù)而努力，這種團(tuán)隊(duì)精神和集體榮譽(yù)感增強(qiáng)了班級內(nèi)部和不同班級之間學(xué)生的社交關(guān)系。文藝晚會中的表演節(jié)目豐富多彩，參與表演的學(xué)生在排練和演出過程中