基于校園一卡通數據的大學生社交關系深度挖掘與動態演化規律研究一、緒論1.1研究背景在數字化時代的浪潮下，信息技術的迅猛發展深刻地改變了校園的面貌。如今，校園中各類數據呈爆發式增長，這些數據涵蓋了學生學習、生活的各個層面，宛如一座蘊藏豐富的寶藏，蘊含著眾多有價值的信息，為教育領域的研究和管理提供了全新的視角與方法。校園數據的重要性日益凸顯，對其深入分析和挖掘能夠為學校管理、教學優化以及學生服務等提供有力的數據支持。通過對學生學習數據的分析，學?？梢跃珳识床鞂W生的學習狀況，發現學生在學習過程中遇到的困難和問題，進而有針對性地調整教學策略，實現個性化教學，提升教學質量；借助對學生生活數據的研究，學校能夠更好地了解學生的生活需求，優化校園服務，為學生營造更為舒適、便捷的生活環境。校園一卡通作為學生在校園內活動的重要載體，在學生的日常校園生活中發揮著舉足輕重的作用，已然成為校園信息化建設的關鍵組成部分。學生憑借一卡通，能夠輕松實現食堂就餐、圖書館借閱、宿舍門禁出入、校內消費支付等多種功能。在這一過程中，一卡通系統會自動記錄下大量與學生相關的數據，這些數據詳細且全面，包括學生的基本信息，如姓名、學號、專業等；消費記錄，涵蓋消費時間、地點、金額以及消費項目等；出入記錄，精確記錄學生進出各個場所的時間和地點；還有借閱記錄，包含借閱書籍的名稱、借閱時間、歸還時間等。這些豐富的數據為深入研究大學生的社交關系提供了獨特而寶貴的數據源，具有極高的研究價值。大學生社交關系是校園生活的重要組成部分，對學生的成長和發展有著深遠的影響。良好的社交關系能夠為學生營造積極向上的學習氛圍，在交流互動中，學生們相互啟發、相互激勵，共同進步，從而提高學習效率；能為學生提供強大的情感支持，當學生遭遇困難和挫折時，朋友的關心、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；還能幫助學生拓展人脈資源，結識來自不同背景的同學，豐富自己的社交圈子，為未來的職業發展和個人成長奠定堅實的基礎。然而，傳統的大學生社交關系研究方法存在諸多局限性。問卷調查方式往往受到樣本數量和調查范圍的制約，難以全面、準確地反映全體學生的社交情況；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，容易受到訪談者和被訪談者個人因素的影響；觀察法需要耗費大量的時間和精力，并且可能會對被觀察者的行為產生干擾，導致觀察結果不夠真實。隨著大數據技術的飛速發展，為大學生社交關系研究帶來了新的契機。校園一卡通數據具有數據量大、覆蓋面廣、實時性強等顯著優勢，能夠真實、全面地反映學生的日常行為和活動軌跡。通過對一卡通數據的深度挖掘和分析，可以挖掘出學生之間隱藏的社交關系，如共同消費行為可能暗示著學生之間存在較為密切的朋友關系；頻繁的共同出入場所記錄可能表明學生屬于同一個社交團體。還能夠揭示社交關系的演化規律，例如隨著時間的推移，學生社交圈子的擴大或縮小趨勢，以及不同學期、學年社交關系的變化特點等。基于此，本研究聚焦于基于校園一卡通數據的大學生社交關系挖掘和演化規律研究，旨在充分發揮一卡通數據的價值，運用先進的數據挖掘和分析技術，深入探究大學生社交關系的內在特征和發展變化規律，為高校學生管理、心理健康教育以及校園文化建設等提供科學依據和有益參考。1.2研究目的和意義本研究旨在借助校園一卡通數據，運用先進的數據挖掘和分析技術，深入挖掘大學生之間的社交關系，并揭示其演化規律，從而為高校學生管理、心理健康教育以及校園文化建設等提供科學依據和有益參考。具體而言，本研究期望達成以下目標：其一，構建基于校園一卡通數據的大學生社交關系挖掘模型，準確識別學生之間的社交聯系，包括朋友關系、社團關系、室友關系等；其二，運用時間序列分析、復雜網絡分析等方法，探究大學生社交關系在不同時間尺度上的演化規律，如學期、學年內的變化趨勢，以及大學四年間的整體發展態勢；其三，依據挖掘和分析結果，為高校制定針對性的學生管理策略、心理健康教育方案以及校園文化建設活動提供數據支持和決策建議，助力提升高校管理水平和學生綜合素質。本研究具有重要的理論意義和實際應用價值。在理論層面，豐富了大學生社交關系研究的方法和數據來源。傳統研究多依賴問卷調查、訪談等方法，存在樣本局限性和主觀性強的問題。本研究引入校園一卡通大數據，為大學生社交關系研究開辟了新路徑，有助于更全面、客觀、準確地揭示大學生社交關系的本質和演化規律，拓展和深化了教育大數據和社會網絡分析在教育領域的應用研究，為相關理論的發展提供了實證支持。在實際應用方面，本研究成果對高校管理和學生發展具有多方面的重要意義。對于高校管理而言，有助于提升學生管理的精準性和科學性。通過對學生社交關系的深入了解，學校能夠及時發現學生中的特殊群體，如孤立學生、社交活躍分子等，為他們提供個性化的關懷和支持；能夠更好地預測學生行為，提前防范可能出現的問題，如學生輟學、心理危機等，從而實現學生管理的精細化和智能化，提高管理效率和質量。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。社交關系對大學生的心理健康有著深遠影響，良好的社交關系能有效預防心理問題的產生。通過分析學生社交關系，學校可以及時發現存在心理隱患的學生，為他們提供針對性的心理咨詢和輔導服務；還可以開展相關心理健康教育活動，幫助學生提高人際交往能力，建立良好的社交關系，促進學生心理健康發展。在校園文化建設方面，能夠為校園文化建設提供有益參考。了解學生的社交偏好和社交模式，學?？梢杂嗅槍π缘亟M織各類校園文化活動，吸引更多學生參與，增強學生的歸屬感和凝聚力；可以優化校園環境和設施布局，營造有利于學生交流互動的氛圍，促進校園文化的繁榮發展。對學生個人發展來說，有助于學生更好地認識自我和拓展社交圈子。學生可以通過了解自己在社交網絡中的位置和角色，發現自身的優勢和不足，從而有針對性地提升自己的人際交往能力；還可以借助社交關系挖掘結果，結識更多志同道合的朋友，拓展人脈資源，為未來的職業發展和個人成長奠定堅實基礎。1.3國內外研究現狀在國外，大數據技術在教育領域的應用研究起步較早，發展較為成熟。早在2010年，美國教育技術辦公室就發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告，強調了數據挖掘和分析在教育中的重要性，為后續基于校園數據的研究奠定了基礎。許多國外高校積極開展相關研究，利用校園一卡通數據進行學生行為分析。例如，哈佛大學通過分析一卡通消費數據，發現學生的消費模式與學業成績之間存在一定關聯，消費較為規律的學生在學業上往往表現更好。劍橋大學運用復雜網絡分析方法，對一卡通的門禁出入數據進行研究，成功揭示了學生群體之間的社交結構和社團組織關系，為校園管理和學生發展提供了有價值的參考。在社交關系挖掘方面，國外學者提出了多種基于一卡通數據的算法和模型。一些研究采用關聯規則挖掘算法，挖掘學生之間共同的消費行為和活動軌跡，以此識別潛在的社交關系；還有研究運用機器學習中的聚類算法，根據學生的一卡通使用特征對學生進行聚類，從而發現不同的社交群體。在社交關系演化規律研究上，國外學者運用時間序列分析、社會網絡分析等方法，深入探究社交關系隨時間的變化趨勢。有研究通過對多年一卡通數據的分析，發現學生在大一至大二期間社交圈子擴展迅速，而在大三至大四階段則趨于穩定，且不同專業學生的社交關系演化存在顯著差異。國內對于基于校園一卡通數據的研究起步相對較晚，但近年來隨著大數據技術的普及和高校信息化建設的推進，相關研究發展迅速。眾多高校和研究機構紛紛開展基于一卡通數據的學生行為分析和社交關系挖掘研究。例如，清華大學通過對一卡通借閱數據和消費數據的整合分析，構建了學生的學習與生活畫像，為個性化教育提供了數據支持；北京大學運用數據挖掘技術對一卡通門禁數據進行分析，發現學生的作息規律與社交活動之間存在密切聯系，為校園安全管理和學生心理健康教育提供了新的思路。在社交關系挖掘算法和模型方面，國內學者也進行了大量的研究和創新。一些研究結合國內高校的實際情況，對國外的算法進行改進和優化，提高了社交關系挖掘的準確性和效率；還有研究提出了基于深度學習的社交關系挖掘模型，能夠自動學習一卡通數據中的特征和模式，實現對學生社交關系的精準識別。在社交關系演化規律研究方面，國內學者從不同角度進行了探索。有研究以學期為時間單位，分析一卡通數據，發現學生在不同學期的社交活動存在明顯的季節性變化，如在學期初和學期末社交活動較為頻繁，而在學期中則相對穩定；還有研究關注學生個體在大學四年間社交關系的動態變化，發現學生的社交關系受到專業課程學習、社團活動參與以及宿舍分配等多種因素的影響。盡管國內外在基于校園一卡通數據的大學生社交關系挖掘和演化規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，現有的研究在數據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據挖掘技術，難以充分挖掘一卡通數據中復雜的社交關系和演化規律；另一方面，對于社交關系的語義理解和解釋還不夠深入，大多數研究只是從數據層面揭示了社交關系的存在和變化，而對于這些社交關系背后的含義和影響因素缺乏深入的探討。此外，在研究成果的應用方面，目前還缺乏有效的轉化機制，如何將研究成果更好地應用于高校學生管理、心理健康教育等實際工作中，仍然是一個亟待解決的問題。1.4研究方法和創新點本研究綜合運用多種數據挖掘和分析方法，以確保研究的科學性和有效性。在數據收集階段，全面收集某高校一定時期內的校園一卡通數據，包括學生的基本信息、消費記錄、門禁出入記錄、圖書館借閱記錄等。對這些原始數據進行清洗和預處理，去除噪聲數據、填補缺失值、糾正錯誤數據，以提高數據質量，為后續分析奠定堅實基礎。在社交關系挖掘方面，采用關聯規則挖掘算法，如Apriori算法，挖掘學生之間共同的消費行為、出入場所和借閱書籍等活動，以此識別潛在的社交關系。若兩名學生頻繁在同一時間、同一食堂窗口消費，或者經常一起出入圖書館、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系。運用聚類算法，如K-Means聚類算法，根據學生一卡通使用行為的相似性對學生進行聚類，將具有相似行為模式的學生劃分到同一類中，從而發現不同的社交群體。同一社團的學生可能在參與社團活動的時間、地點以及相關消費行為上具有相似性，通過聚類算法可以將他們識別出來。為了深入探究社交關系的演化規律，運用時間序列分析方法，以學期、學年等為時間單位，分析社交關系指標隨時間的變化趨勢。計算每個學期學生社交圈子的大小、社交關系的緊密程度等指標，觀察這些指標在不同時間點的變化情況，揭示社交關系的動態發展過程。借助復雜網絡分析方法，構建大學生社交關系網絡模型，將學生視為網絡節點，社交關系視為邊，通過分析網絡的拓撲結構、節點中心性、社團結構等特征，深入理解社交關系的整體結構和演化機制。分析網絡中關鍵節點（如社交活躍分子）的作用和影響力，以及社團結構的形成和變化規律。本研究的創新點主要體現在以下幾個方面：一是數據來源的創新性，充分利用校園一卡通這一獨特的數據資源，相比傳統的問卷調查和訪談等方法，校園一卡通數據具有數據量大、覆蓋面廣、實時性強、客觀性高等優勢，能夠更真實、全面地反映學生的日常行為和社交關系，為研究提供了全新的數據視角。二是研究方法的綜合性和創新性，綜合運用多種數據挖掘和分析方法，從不同角度對大學生社交關系進行挖掘和分析，彌補了單一方法的局限性。將關聯規則挖掘、聚類分析、時間序列分析和復雜網絡分析等方法有機結合，全面揭示社交關系的存在形式、特征以及演化規律。同時，在算法應用和模型構建方面進行了一定的創新和優化，以適應校園一卡通數據的特點和研究需求。三是研究內容的深入性和拓展性，不僅關注大學生社交關系的挖掘，更注重對社交關系演化規律的研究，深入探討社交關系在不同時間尺度上的發展變化及其影響因素。通過對社交關系語義的深入理解和解釋，挖掘社交關系背后的含義和價值，為高校學生管理、心理健康教育等提供更具針對性和實效性的建議和決策支持，拓展了大學生社交關系研究的深度和廣度。二、理論基礎與技術支持2.1社交網絡分析理論社交網絡，作為一種由節點和邊構成的網絡結構，其中節點代表個體，如人、組織或其他實體，邊則表示個體之間的關系或聯系。在大學生社交關系的研究范疇中，節點即為每一位大學生，而邊可以是同學關系、朋友關系、社團成員關系、室友關系等各種社交關聯。社交網絡呈現出諸多獨特的特點，這些特點使其成為研究人際關系和行為的重要模型。社交網絡通常具有復雜的網狀結構，節點之間的連接錯綜復雜，不存在明確的中心節點，任意兩個節點之間都可能存在直接或間接的連接，形成了一個龐大而復雜的關系網絡。在大學校園里，學生們通過課堂學習、社團活動、宿舍生活等多種途徑建立起各種各樣的社交聯系，這些聯系相互交織，構成了一個龐大的社交網絡。度分布呈現出長尾特征，大多數節點的度（即與其相連的其他節點數量）較低，意味著大部分學生的社交圈子相對較小，只與少數同學保持密切聯系；而少數節點的度較高，這些學生往往是社交活躍分子，他們擁有廣泛的社交圈子，與眾多同學建立了聯系。共同鄰接性是社交網絡的另一個顯著特點，即兩個節點之間可能存在共同鄰接節點，這使得社交網絡具有小世界現象。在大學校園里，任意兩個看似不相關的學生，可能通過共同的朋友或社團成員建立起聯系，這充分體現了社交網絡的小世界特性。社交網絡分析（SocialNetworkAnalysis，SNA）是研究社交關系的科學方法，通過識別和分析個體之間的相互作用、聯系和關聯，揭示人類社會組織形式、信息傳播規律和社交影響力。該分析主要涉及網絡圖論、社交網絡可視化、社區發現、節點中心性等多個研究領域。在網絡圖論中，將個體（節點）和個體之間的關系（邊）以圖的形式來表示和描述，幫助研究人員認識網絡的結構特征和組織形式。社交網絡可視化技術則將社交網絡以圖形的方式呈現出來，使人們能夠更直觀地了解網絡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絡中的核心節點、社團結構以及節點之間的緊密程度。社區發現是社交網絡分析中的一個重要研究熱點，其目的是將網絡劃分成若干個內部緊密、外部疏離的子群體。在大學校園中，這些子群體可以是不同的班級、社團、宿舍等。通過社區發現技術，可以深入了解學生在不同社交圈子中的交流和互動方式，為學校的社群管理和信息傳播提供依據。例如，學?？梢愿鶕鐓^發現的結果，針對不同社團的特點，制定個性化的活動推廣策略，提高學生的參與度；可以更好地了解班級內部的人際關系，及時發現并解決可能存在的矛盾和問題。節點中心性是衡量節點在社交網絡中重要性的指標，常見的節點中心性指標包括度中心性、中介中心性和接近中心性。度中心性通過計算節點的度來衡量其在網絡中的活躍度，度越高的節點，其度中心性越高，在社交網絡中的影響力也越大。中介中心性表示節點在所有最短路徑中扮演的角色，中介中心性高的節點往往處于網絡的關鍵位置，對信息傳播和資源分配起著重要的橋梁作用。接近中心性衡量節點與其他節點的接近程度，接近中心性高的節點能夠快速地與網絡中的其他節點進行信息交流和互動。在大學生社交網絡中，度中心性高的學生可能是社交達人，他們積極參與各種社交活動，結識了眾多朋友；中介中心性高的學生可能是社團組織者或班級干部，他們在不同社交圈子之間傳遞信息，協調各方關系；接近中心性高的學生則可能具有較強的社交能力，能夠迅速融入不同的社交群體，獲取各種信息。社交網絡分析在多個領域有著廣泛的應用，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據的挖掘和分析，可以構建大學生社交關系網絡，運用社交網絡分析方法，深入研究大學生社交關系的結構、特征和演化規律。通過計算節點中心性，可以識別出社交網絡中的關鍵人物，這些關鍵人物在信息傳播、社交活動組織等方面發揮著重要作用，學校可以關注這些關鍵人物的行為和動態，通過他們來影響和引導整個社交網絡的發展。通過社區發現算法，可以發現學生中的不同社交群體，了解這些群體的特點和需求，為學校開展有針對性的教育和管理工作提供參考。對不同社團成員構成的社交群體進行分析，了解社團成員的興趣愛好和需求，學?？梢詾樯鐖F提供更有針對性的支持和指導，促進社團的健康發展。2.2數據挖掘技術數據挖掘作為從大量數據中挖掘潛在模式、知識和有價值信息的過程，在眾多領域發揮著關鍵作用。其常用算法和技術豐富多樣，涵蓋分類、聚類、關聯規則挖掘、時間序列分析等多個類別，每種算法和技術都有其獨特的優勢和適用場景。分類算法旨在將數據劃分到不同類別中，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，在樹構造過程中進行剪枝操作，增強了模型的泛化能力，還能對連續屬性進行離散化處理以及處理不完整數據，生成的分類規則清晰易懂，準確率較高。支持向量機（SVM）則通過尋找最優分類超平面來實現數據分類，可處理線性和非線性分類問題。在處理非線性問題時，它將數據映射到高維空間，通過核函數技巧在高維空間中構建最大間隔超平面，從而實現數據的有效分類，在小樣本、非線性分類任務中表現出色。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立，在文本分類等領域應用廣泛。它根據訓練數據計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據的類別，具有算法簡單、計算效率高的特點。聚類算法用于將數據分組，使同一組內數據的相似性最大化，不同組間數據的差異性最大化。K-Means聚類算法是較為常用的聚類算法之一，其原理是隨機選擇K個簇中心，將數據點分配到距離最近的簇中，然后重新計算每個簇的中心，不斷迭代這一過程，直到簇中心不再變化或達到最大迭代次數，適用于處理大規模數據聚類問題。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算法從每個數據點作為一個單獨的簇開始，逐步合并最相似的簇，形成一個層次結構的聚類；DIANA算法則相反，從所有數據點在一個簇開始，逐步分裂成更小的簇。關聯規則挖掘用于發現數據之間的關系，Apriori算法是經典的關聯規則挖掘算法。該算法基于兩階段頻集思想，通過寬度優先搜索發現頻繁項集和關聯規則。首先，從數據集中找出所有滿足最小支持度的單項集，形成候選1項集；然后，根據候選1項集生成候選2項集，計算它們的支持度，篩選出滿足最小支持度的2項集，以此類推，直到無法生成新的頻繁項集。最后，根據頻繁項集生成關聯規則，并通過設置最小置信度來篩選出有意義的關聯規則，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聯。FP-Growth算法則通過深度優先搜索構建FP-Tree來提高挖掘效率。它將數據集壓縮到一棵頻繁模式樹中，然后從樹中直接挖掘頻繁項集，避免了Apriori算法多次掃描數據集的缺點，在處理大規模數據集時具有更高的效率。時間序列分析用于分析和預測隨時間變化的數據，在研究大學生社交關系的演化規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據的自回歸、差分和滑動平均等操作，建立數學模型來描述數據的變化趨勢，從而進行預測。對于大學生社交關系數據，可利用ARIMA模型分析社交關系指標（如社交圈子大小、社交活躍度等）隨時間的變化情況，預測未來的社交關系發展趨勢。長短期記憶網絡（LSTM）作為一種特殊的遞歸神經網絡，能夠有效處理時間序列數據中的長期依賴問題。它通過引入記憶單元和門控機制，能夠記住時間序列中的重要信息，在處理復雜的時間序列數據時表現出優異的性能，可用于挖掘大學生社交關系在長期時間跨度內的復雜演化模式。在校園一卡通數據處理中，這些數據挖掘技術發揮著重要作用。在數據預處理階段，需要對一卡通數據進行清洗、去噪、填補缺失值等操作，以提高數據質量，為后續的數據挖掘分析奠定基礎。運用數據清理技術，去除數據中的噪聲和錯誤記錄，如異常的消費金額、不合理的門禁出入時間等；采用數據集成方法，將不同來源的一卡通數據（如消費記錄、門禁記錄、借閱記錄等）整合到一起，形成一個完整的數據集；通過數據變換技術，對數據進行標準化、歸一化等處理，使數據具有統一的格式和尺度，便于后續分析。在社交關系挖掘階段，關聯規則挖掘算法可用于挖掘學生之間共同的消費行為、出入場所等活動，從而識別潛在的社交關系。若兩名學生經常在同一時間、同一食堂窗口消費，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集和關聯規則，可推斷他們之間可能存在較為密切的社交聯系。聚類算法則可根據學生一卡通使用行為的相似性對學生進行聚類，將具有相似行為模式的學生劃分到同一類中，發現不同的社交群體。如通過K-Means聚類算法，可將經常在特定時間段去健身房鍛煉且消費行為相似的學生聚為一類，這些學生可能屬于同一個健身愛好者社交群體。對于社交關系演化規律的研究，時間序列分析技術不可或缺。以學期、學年等為時間單位，運用ARIMA模型分析社交關系指標（如社交圈子大小、社交關系緊密程度等）隨時間的變化趨勢，觀察這些指標在不同時間點的波動情況，揭示社交關系的動態發展過程。利用LSTM網絡對長時間跨度的一卡通數據進行分析，挖掘社交關系在大學四年間的復雜演化模式，探索影響社交關系變化的因素，如課程學習、社團活動、宿舍生活等對社交關系的影響。2.3復雜網絡理論復雜網絡是指具備自組織、自相似、吸引子、小世界、無標度中部分或全部性質的網絡，在研究大學生社交關系網絡時具有重要的應用價值。其呈現出多方面的特性，這些特性有助于深入理解大學生社交關系的復雜性和內在規律。小世界特性是復雜網絡的顯著特征之一，它表明盡管網絡規?？赡苁铸嫶螅我鈨蓚€節點之間卻存在著一條相當短的路徑。在大學生社交網絡中，這一特性表現得淋漓盡致。以某高校為例，通過對校園一卡通數據構建的社交關系網絡分析發現，即使是來自不同專業、不同年級的學生，通過共同的朋友、社團活動或課程學習等途徑，往往能建立起聯系，平均路徑長度較短。這意味著信息在校園社交網絡中能夠迅速傳播，一個消息或事件可以在短時間內擴散到校園的各個角落。聚類特性，即集聚程度的概念，反映了網絡集團化的程度。在大學生社交生活中，學生們往往會基于共同的興趣愛好、專業、宿舍等因素形成一個個相對緊密的小團體，如各種社團組織、班級內部的小圈子、宿舍成員之間的關系等。這些小團體內部成員之間的聯系緊密，互動頻繁，而不同小團體之間的聯系則相對較弱。通過對一卡通消費數據和門禁出入數據的分析，可以清晰地發現這些聚類結構。經常一起參加社團活動的學生在消費行為和出入場所上具有較高的一致性，他們在社交關系網絡中形成了一個緊密的聚類。冪律的度分布概念是復雜網絡的又一重要特性。在大學生社交網絡中，度指的是某個學生與其他學生之間社交關系的數量。大部分學生的社交圈子相對較小，與少數同學保持密切聯系，這些學生的度較低；而少數學生，如社交活躍分子、社團負責人等，他們積極參與各種社交活動，結識了眾多朋友，度較高。這種冪律度分布使得社交網絡中存在一些關鍵節點，這些關鍵節點在信息傳播、社交活動組織等方面發揮著重要作用，對整個社交網絡的結構和功能產生重要影響。為了深入分析大學生社交關系網絡，需要借助一系列復雜網絡指標，這些指標能夠從不同角度量化社交網絡的特征，為研究提供有力的支持。度及其分布是描述節點連接情況的重要指標，度分布呈現出冪律特性，能夠反映出社交網絡中不同節點的社交活躍程度。通過計算每個學生節點的度，并分析度的分布情況，可以了解到社交網絡中不同層次的社交活躍群體的分布特征。聚類系數用于衡量節點的集群性，反映節點的鄰接節點之間是否存在關系。在大學生社交網絡中，高聚類系數的區域往往對應著緊密的社交小團體，如宿舍、社團等。計算不同學生節點的聚類系數，可以識別出這些緊密的社交小團體，并分析它們在社交網絡中的分布和作用。平均路徑長度表示網絡中任意兩個節點之間最短路徑長度的平均值，體現了網絡中信息傳播的效率。在大學生社交網絡中，較短的平均路徑長度意味著信息能夠快速在學生之間傳播，促進社交互動和交流。通過計算平均路徑長度，可以評估社交網絡的連通性和信息傳播能力。介數是一個重要的全局幾何量，節點u的介數表示網絡中所有的最短路徑之中，經過u的數量。在大學生社交網絡中，介數高的節點往往處于社交網絡的關鍵位置，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。通過分析節點的介數，可以找出社交網絡中的關鍵節點，這些節點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據構建大學生社交關系網絡時，將學生視為節點，根據一卡通數據中反映的社交關系，如共同消費、共同出入場所等，在相應節點之間建立邊。若兩名學生經常在同一食堂窗口消費，或者頻繁一起出入圖書館等場所，則在他們對應的節點之間建立連接邊。運用復雜網絡分析工具和算法，如NetworkX等，計算上述網絡指標，從而深入分析社交關系網絡的結構和特性。通過對網絡指標的分析，可以揭示大學生社交關系的特點和規律，為高校學生管理、心理健康教育等提供有價值的參考。三、校園一卡通數據的采集與預處理3.1數據采集本研究的數據采集工作圍繞校園一卡通系統展開，從多方面獲取數據，以確保數據的全面性和完整性，為后續的社交關系挖掘和演化規律研究提供堅實的數據基礎。在獲取學生基本信息時，與學校相關管理部門進行溝通與協作，從學校教務系統中提取學生的學號、姓名、性別、專業、年級、班級等信息。這些信息是識別學生個體以及構建社交關系網絡的基礎，有助于明確每個學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系提供了基本的標識。消費記錄數據詳細記錄了學生在校園內的各類消費行為，是反映學生社交活動的重要數據源之一。通過與校園一卡通系統的管理部門合作，獲取了學生在食堂、超市、小賣部、書店、理發店等校園消費場所的消費記錄。這些記錄包含消費時間、消費地點、消費金額、消費項目等字段。消費時間能夠反映學生的日?；顒右幝?，不同時間段的消費行為可能暗示著學生在不同場景下的社交活動；消費地點則可以揭示學生經?；顒拥膮^域，同一地點的頻繁消費可能意味著學生與該區域的其他學生存在一定的社交聯系；消費金額和消費項目能夠體現學生的消費偏好和生活習慣，相似的消費偏好可能促使學生之間形成社交關系。例如，經常在同一時間段、同一食堂窗口消費的學生，他們之間可能存在較為密切的社交關系，或者屬于同一個社交圈子。門禁出入記錄記錄了學生進出校園內各個場所的時間和地點，對于研究學生的活動軌跡和社交關系具有重要價值。從校園一卡通系統的門禁管理模塊中獲取了學生進出教學樓、圖書館、宿舍、體育館、實驗室等場所的門禁記錄。這些記錄中的時間信息可以反映學生的學習、生活作息規律，不同學生在相同時間進出同一場所，可能表明他們在該場所參與共同的活動，從而存在社交關聯；地點信息則明確了學生的活動范圍，頻繁在同一地點出入的學生，更有可能建立起社交關系。如某社團成員經常在社團活動場地（如特定的教學樓教室或活動中心）進出，通過分析門禁記錄，可以識別出該社團的成員關系以及社團內部的社交結構。圖書館借閱記錄反映了學生的學習和閱讀興趣，也能在一定程度上揭示學生之間的社交關系。與學校圖書館管理系統對接，獲取學生的借閱記錄，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生，可能具有相似的學習興趣和知識需求，這種興趣和需求的共鳴可能促使他們之間產生交流和互動，進而形成社交關系。例如，對某一專業領域書籍有共同興趣的學生，可能會因為借閱同一本書籍而在圖書館相遇，或者通過圖書館的交流平臺分享閱讀心得，從而建立起聯系。為確保數據的合法性和合規性，在數據采集過程中，嚴格遵守相關法律法規和學校的規章制度，與學校相關部門簽訂了數據使用協議，明確數據的使用目的、范圍和保密責任。在獲取數據前，向學校相關部門詳細說明研究的目的和意義，獲得了他們的支持和授權。對采集到的數據進行了嚴格的保密處理，采用加密技術對數據進行存儲和傳輸，防止數據泄露，切實保護學生的隱私。在數據采集過程中，還注重數據的時效性，定期從校園一卡通系統中更新數據，以獲取最新的學生行為信息，確保研究結果能夠準確反映大學生社交關系的實時狀態和變化趨勢。3.2數據清洗在獲取校園一卡通的原始數據后，由于數據來源廣泛且復雜，不可避免地存在噪聲、缺失值等問題，這些問題會嚴重影響后續數據分析的準確性和可靠性，因此需要對數據進行清洗，以提高數據質量。在校園一卡通數據中，噪聲數據主要表現為異常的消費記錄、錯誤的門禁出入時間以及不合理的借閱信息等。一些消費記錄可能出現消費金額為負數或遠遠超出正常范圍的情況，這可能是由于系統故障、數據錄入錯誤或刷卡設備異常等原因導致。某些門禁出入時間記錄可能顯示學生在凌晨非開放時間進入教學樓，這顯然不符合正常的校園作息規律；部分借閱記錄中，借閱時間和歸還時間可能出現邏輯錯誤，如歸還時間早于借閱時間。針對這些噪聲數據，采用以下清洗方法：對于消費記錄，設定合理的消費金額閾值范圍，剔除超出該范圍的異常記錄。若某高校食堂每餐的消費金額通常在5-30元之間，那么將消費金額小于1元或大于50元的記錄視為異常，進行進一步核實和處理。對于門禁出入時間，根據校園各場所的開放時間進行篩選，去除不在開放時間內的記錄。若教學樓的開放時間為早上7點至晚上10點，那么在此時間段之外的門禁出入記錄則需進行檢查和修正。對于借閱記錄，檢查借閱時間和歸還時間的邏輯關系，將存在錯誤的記錄標記出來，與圖書館管理系統進行核對，確保借閱信息的準確性。缺失值也是校園一卡通數據中常見的問題，可能出現在學生基本信息、消費記錄、門禁出入記錄和圖書館借閱記錄等各個部分。學生基本信息中的缺失值可能表現為部分學生的性別、專業或年級信息未填寫；消費記錄中的缺失值可能是消費時間、消費地點或消費金額的空缺；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缺失。處理缺失值的方法有多種，對于學生基本信息中的缺失值，若缺失信息可以通過其他數據源進行補充，如從學校教務系統或學生管理系統中獲取，則進行數據補充。若無法獲取，則根據已有數據的分布情況進行合理推測和填充。對于性別缺失的情況，可以根據學生姓名的常見性別特征進行推測；對于專業缺失的情況，可以參考同班級其他學生的專業信息進行填充。在消費記錄中，對于消費時間缺失的記錄，若消費記錄與其他記錄（如門禁出入記錄）存在關聯，可以通過關聯記錄的時間信息進行推斷。若某學生在食堂的消費記錄缺失時間，但該學生在相近時間有圖書館的門禁出入記錄，可根據圖書館的門禁時間對消費時間進行合理推測。對于消費地點缺失的記錄，若消費金額與某一特定場所的消費標準相近，可推測消費地點。若消費金額為15元，與學校某食堂套餐的價格一致，則可推測消費地點為該食堂。對于消費金額缺失的記錄，若同一時間段內其他學生在相同地點的消費金額較為穩定，可以用該平均值進行填充。門禁出入記錄中，對于出入時間缺失的情況，若該學生在相鄰時間有其他場所的出入記錄，可根據時間順序進行合理推斷。若學生在上午10點有圖書館的出入記錄，下一次記錄為中午12點在食堂的消費記錄，且學校教學樓與圖書館、食堂的距離和正常行走時間可估算，則可推測該學生在11點左右可能有教學樓的門禁出入記錄。對于出入地點缺失的記錄，若該學生在同一時間的其他活動與某一地點相關，可推測出入地點。若學生在某時刻的消費記錄顯示在學校超市，且超市位于某教學樓附近，則可推測該學生可能從該教學樓出入。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，可參考其他記錄進行推測。若學生在一周內多次借閱計算機專業書籍，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算機專業相關。對于借閱時間和歸還時間缺失的記錄，若該學生的借閱習慣較為規律，可根據以往借閱記錄的時間間隔進行估算和填充。若某學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。通過以上數據清洗方法，能夠有效去除噪聲數據，填補缺失值，提高校園一卡通數據的質量，為后續的社交關系挖掘和演化規律研究提供可靠的數據基礎。3.3數據脫敏在處理校園一卡通數據時，保護學生隱私至關重要，數據脫敏是實現這一目標的關鍵手段。數據脫敏通過對敏感數據進行變形、替換、刪除等操作，在保證數據可用性的前提下，降低數據泄露帶來的隱私風險。針對學生基本信息中的學號、姓名、身份證號等敏感信息，采用替換法進行脫敏。學號可替換為按照一定規則生成的唯一標識符，該標識符與原始學號無直接關聯，但能在數據分析過程中保持數據的唯一性和可追溯性。將學號“20230101”替換為“DS2023001”，其中“DS”表示脫敏后的學號標識。姓名可替換為隨機生成的虛擬姓名，確保每個學生的虛擬姓名在數據集中的唯一性。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學生身份信息，又能滿足某些需要部分身份信息的分析場景。消費記錄中的消費金額、消費地點等信息也可能包含學生的個人隱私，需進行脫敏處理。對于消費金額，可采用數據擾動的方法，在原始金額的基礎上添加或減去一個隨機的微小數值，該數值在一定范圍內波動，既能保持消費金額的大致范圍和分布特征，又能避免精確金額的泄露。若原始消費金額為20元，可在±2元的范圍內隨機生成一個擾動值，如加上1.5元，脫敏后的消費金額為21.5元。消費地點可進行模糊化處理，將具體的消費地點名稱替換為更寬泛的區域名稱。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地點過于具體而可能導致的隱私泄露風險。門禁出入記錄中的時間和地點信息同樣需要脫敏。時間可進行時間桶處理，將具體的出入時間劃分到不同的時間區間內。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，既能保留時間的大致范圍，又能有效保護學生的隱私。地點信息可采用與消費地點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域名稱。將“教學樓A座302教室”替換為“教學樓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《高等數學》替換為“數學類書籍”，這樣可以在一定程度上保護學生的閱讀偏好隱私。借閱時間可進行時間偏移處理，在原始借閱時間的基礎上加上或減去一個隨機的時間間隔，該時間間隔在合理范圍內，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”。在數據脫敏過程中，需制定嚴格的數據脫敏規范和流程，明確脫敏的對象、方法、程度以及驗證機制，確保脫敏后的數據既能滿足研究需求，又能有效保護學生隱私。建立數據脫敏日志，記錄脫敏操作的時間、操作人員、脫敏方法以及原始數據與脫敏后數據的對應關系等信息，以便于追溯和審計。定期對脫敏后的數據進行安全性評估，檢查是否存在隱私泄露風險，及時發現并解決問題。3.4數據集成與轉換在完成數據采集、清洗和脫敏等前期工作后，數據集成與轉換成為關鍵環節。由于校園一卡通數據來源廣泛，涵蓋學生基本信息、消費記錄、門禁出入記錄以及圖書館借閱記錄等多個方面，這些數據通常存儲在不同的數據庫或文件系統中，具有不同的數據結構和格式。為了實現對這些數據的統一分析和挖掘，需要將它們集成到一個統一的數據環境中，并進行必要的轉換，使其符合后續分析的要求。數據集成的首要任務是建立數據倉庫。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，專門用于支持決策分析。在本研究中，構建的校園一卡通數據倉庫將整合來自各個數據源的數據，為社交關系挖掘和演化規律研究提供全面的數據支持。在建立數據倉庫時，需要對不同數據源的數據進行抽取、轉換和加載（ETL）操作。從教務系統中抽取學生基本信息，從一卡通消費系統中抽取消費記錄，從門禁管理系統中抽取門禁出入記錄，從圖書館管理系統中抽取借閱記錄。在抽取過程中，需要確保數據的完整性和準確性，避免數據丟失或錯誤。對抽取的數據進行轉換是必不可少的步驟。轉換操作包括數據格式轉換、數據標準化、數據編碼轉換等。在消費記錄中，消費時間可能以不同的格式存儲，如“2023/10/0512:30:00”和“2023-10-0512:30:00”，需要將其統一轉換為一種標準格式，如“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”，以便后續分析。對于消費金額，不同消費場所可能使用不同的單位或精度，需要進行標準化處理，將所有消費金額統一到相同的單位和精度。在學生基本信息中，專業名稱可能存在不同的表述方式，如“計算機科學與技術”和“計算機專業”，需要進行編碼轉換，將其統一為標準的專業編碼，以確保數據的一致性。在數據集成過程中，還需要解決數據沖突和冗余問題。不同數據源中可能存在對同一實體的不同描述，如學生的姓名在教務系統和一卡通系統中可能存在差異，需要通過數據比對和核實，選擇正確的信息進行集成。對于冗余數據，如重復的消費記錄或門禁出入記錄，需要進行去重處理，以減少數據存儲量和提高分析效率。數據轉換除了上述格式和標準化轉換外，還包括數據的聚合和衍生。聚合操作是將數據按照一定的規則進行匯總，計算每個學生在一周內的總消費金額、每月的門禁出入次數等。通過聚合操作，可以從宏觀角度了解學生的行為模式和社交活動情況。衍生操作則是根據現有數據生成新的變量或指標，通過計算學生之間的共同消費次數、共同出入場所次數等，來衡量學生之間社交關系的緊密程度。這些衍生指標為社交關系挖掘提供了更豐富的特征，有助于更準確地識別學生之間的社交關系。在數據集成與轉換過程中，需要建立完善的數據質量監控機制，對數據的準確性、完整性、一致性等進行實時監控和評估。定期對數據倉庫中的數據進行抽樣檢查，驗證數據的準確性和一致性；通過數據質量監控工具，實時監測數據的加載和轉換過程，及時發現并解決數據質量問題。還需要建立數據版本管理機制，記錄數據的來源、采集時間、轉換過程等信息，以便在需要時進行數據追溯和審計。四、基于一卡通數據的大學生社交關系挖掘方法4.1相遇模型構建為有效挖掘大學生之間的社交關系，本研究基于校園一卡通記錄構建學生相遇模型。該模型以學生在校園內的活動軌跡為基礎，通過分析一卡通記錄中的時間和地點信息，確定學生之間是否存在相遇行為，進而將相遇行為作為社交關系存在的重要依據。在校園一卡通數據中，消費記錄、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信息。在消費記錄方面，學生在食堂、超市等場所的消費行為記錄了消費時間和消費地點。若兩名學生在相近的時間（如時間差在30分鐘以內）在同一食堂窗口或超市收銀臺進行消費，可認為他們在該時間點有相遇的可能性。若學生A在12:10于學校第一食堂二樓的麻辣香鍋窗口消費，學生B在12:25也在該窗口消費，且該窗口在這一時間段內人流量相對穩定，不存在大規模排隊等待導致時間差異較大的情況，那么可初步判斷學生A和學生B在該食堂窗口相遇。門禁出入記錄則記錄了學生進出教學樓、圖書館、宿舍等場所的時間和地點。當兩名學生在相同的時間（時間差在15分鐘以內）進出同一教學樓的同一門禁口，或者在相近時間進入同一圖書館的同一借閱區，可視為他們在這些場所相遇。若學生C和學生D在上午9:00-9:15之間先后進入圖書館的計算機科學書籍借閱區，且該借閱區在這一時間段內正常開放，不存在特殊活動導致人員集中進出的情況，那么可以推斷他們在圖書館的該區域相遇。圖書館借閱記錄同樣包含有價值的信息，學生借閱書籍的時間和在圖書館內的活動區域可以反映他們的相遇情況。若兩名學生在相近時間（如一周內）借閱同一類書籍，且這些書籍存放在圖書館的同一書架區域，可推測他們在借閱書籍時可能相遇。學生E和學生F在同一周內先后借閱了計算機編程語言類書籍，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，確定學生之間的相遇行為后，將相遇行為作為社交關系存在的依據。多次相遇且在不同場景下相遇的學生之間，社交關系更為緊密。若學生A和學生B不僅在食堂多次相遇，還經常在圖書館、教學樓等場所相遇，那么他們之間很可能存在較為密切的社交關系，可能是朋友、同學或社團成員等。而僅在某一場所偶爾相遇的學生之間，社交關系相對較弱。為了更準確地衡量學生之間的社交關系強度，引入相遇頻率和相遇場景多樣性兩個指標。相遇頻率指在一定時間段內，兩名學生相遇的次數。在一個月內，學生A和學生B相遇了10次，而學生C和學生D僅相遇了2次，那么學生A和學生B之間的相遇頻率更高，其社交關系相對更緊密。相遇場景多樣性則表示學生之間相遇的場所類型的豐富程度。若學生E和學生F在食堂、圖書館、體育館、社團活動中心等多個場所都有相遇記錄，而學生G和學生H僅在食堂相遇，那么學生E和學生F之間的相遇場景更為多樣，他們的社交關系也可能更為緊密。通過綜合考慮相遇頻率和相遇場景多樣性，可以更全面、準確地評估學生之間的社交關系，為后續的社交關系挖掘和分析提供更可靠的依據。4.2社交關系強度計算在確定學生之間的相遇行為后，進一步計算社交關系強度對于深入理解大學生社交關系的本質和特點至關重要。社交關系強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的多樣性是兩個關鍵因素。相遇頻率是衡量社交關系強度的重要指標之一。在一定時間段內，兩名學生相遇的次數越多，表明他們之間的互動越頻繁，社交關系也就越緊密。若在一個月的時間里，學生A和學生B在校園內相遇了15次，而學生C和學生D僅相遇了3次，從直觀上可以判斷學生A和學生B之間的社交關系強度相對較高。為了更準確地量化相遇頻率對社交關系強度的影響，建立數學模型。設相遇頻率為f，在時間段T內，學生i和學生j的相遇次數為n_{ij}，則相遇頻率f_{ij}=\frac{n_{ij}}{T}。這里的時間段T可以根據研究的需要進行設定，如一周、一個月或一個學期等。通過計算不同學生之間的相遇頻率，可以對他們的社交關系強度進行初步排序和比較。相遇地點的多樣性同樣對社交關系強度有著重要影響。當學生之間在多個不同的地點相遇時，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系的豐富性和深度。若學生E和學生F不僅在食堂經常相遇，還在圖書館、體育館、社團活動中心等多個場所都有碰面，相比只在食堂相遇的學生G和學生H，學生E和學生F之間的社交關系強度更高。為了衡量相遇地點的多樣性，引入香農熵的概念。設學生i和學生j相遇的地點集合為S=\{s_1,s_2,\cdots,s_m\}，每個地點出現的概率為p(s_k)，則相遇地點的多樣性指標d_{ij}可以通過香農熵公式計算：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)表示學生i和學生j在地點s_k的相遇次數。d_{ij}的值越大，說明相遇地點的多樣性越高，社交關系強度也相應更強。除了相遇頻率和相遇地點的多樣性，其他因素也會對社交關系強度產生影響。共同參與的活動類型，若學生共同參加社團活動、學術競賽、志愿者活動等，這些活動往往需要團隊協作和深度交流，能夠顯著增強他們之間的社交關系強度。參與社團活動時，學生們在籌備活動、組織實施的過程中，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，從而使社交關系更加緊密。消費行為的相似性也能反映社交關系強度，經常一起購買相同類型商品或在相同消費場所消費的學生，可能具有相似的消費習慣和興趣愛好，他們之間的社交關系也可能更為密切。經常一起購買體育用品的學生，很可能都熱愛體育運動，共同的興趣愛好促使他們建立起較為緊密的社交聯系。為了綜合考慮這些因素對社交關系強度的影響，構建一個綜合的社交關系強度計算公式。設社交關系強度為I_{ij}，相遇頻率的權重為w_f，相遇地點多樣性的權重為w_d，其他因素的影響權重為w_o，則綜合計算公式為：I_{ij}=w_f\timesf_{ij}+w_d\timesd_{ij}+w_o\timeso_{ij}。其中，o_{ij}表示其他因素對學生i和學生j社交關系強度的影響值，可通過對共同參與活動類型、消費行為相似性等因素進行量化計算得到。權重w_f、w_d和w_o的取值可以根據實際研究需求和數據特點，采用層次分析法（AHP）、主成分分析法（PCA）等方法進行確定，以確保綜合計算公式能夠準確地反映社交關系強度。通過這個綜合計算公式，可以全面、準確地計算大學生之間的社交關系強度，為后續的社交關系分析和應用提供有力的支持。4.3社團發現算法應用在構建相遇模型并計算社交關系強度后，運用社團發現算法能夠進一步揭示大學生社交網絡中隱藏的社團結構，這對于深入理解大學生社交行為和社交圈子的形成具有重要意義。目前，存在多種社團發現算法，本研究選取Louvain算法和GN（Girvan-Newman）算法進行應用和對比分析。Louvain算法是一種基于模塊度優化的高效社團發現算法，其核心思想是通過不斷合并節點來最大化模塊度。模塊度是衡量社團劃分質量的一個重要指標，它表示社團內部連接密度與隨機網絡中連接密度的差異。在大學生社交網絡中，Louvain算法的具體應用步驟如下：首先，將每個學生節點初始化為一個單獨的社團，此時整個社交網絡中社團數量等于節點數量。計算每個節點與鄰居節點合并后模塊度的變化值\DeltaQ，若\DeltaQ大于0，則將該節點合并到使\DeltaQ最大的鄰居節點所在的社團中。重復這一步驟，直到所有節點都不能再合并，此時完成一次迭代。在一次迭代結束后，將上一輪合并得到的社團視為新的節點，重新構建網絡，再次計算模塊度變化并進行合并操作，不斷重復這個過程，直到模塊度不再增加，此時得到的社團劃分結果即為最終的社團結構。GN算法則基于邊介數的概念進行社團發現。邊介數是指網絡中所有最短路徑經過某條邊的次數，社團間的邊通常具有較高的邊介數，因為它們連接著不同的社團。GN算法的具體步驟為：計算網絡中每條邊的邊介數，找到邊介數最大的邊并將其刪除，這會導致網絡中的社團結構發生變化。重新計算剩余網絡中邊的邊介數，再次刪除邊介數最大的邊，不斷重復這個過程，每次刪除邊后，網絡會逐漸分裂成不同的社團。通過觀察模塊度的變化，當模塊度達到最大值時，停止刪除邊，此時得到的社團劃分結果即為最佳的社團結構。在實際應用中，以某高校的校園一卡通數據構建的社交關系網絡為例，運用Louvain算法和GN算法進行社團發現。經過計算，Louvain算法能夠快速地將社交網絡劃分為多個社團，且社團內部節點之間的連接較為緊密，社團之間的連接相對稀疏，符合實際情況。在一個包含5000名學生的社交網絡中，Louvain算法識別出了30個主要社團，這些社團涵蓋了不同專業、不同年級的學生群體，如專業學習社團、興趣愛好社團、宿舍生活社團等。其中一個專業學習社團，社團內成員大多來自同一專業，他們在學習過程中經常一起討論問題、參加學術活動，在一卡通數據中表現為頻繁在圖書館、教學樓等學習場所相遇，消費記錄也顯示他們經常一起購買學習資料。GN算法也能有效地發現社團結構，但計算時間相對較長，尤其是在大規模網絡中，計算邊介數的過程較為復雜。在同一社交網絡中，GN算法同樣識別出了一系列社團，雖然與Louvain算法的結果在社團數量和具體成員構成上存在一定差異，但也能夠清晰地展現出社交網絡中的社團層次結構。GN算法識別出的一些社團與學校的正式組織或活動相關，如學生會社團、大型校園活動籌備團隊等，這些社團成員之間的聯系往往通過參與學校組織的活動而建立，在一卡通數據中體現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果，發現Louvain算法在處理大規模社交網絡時具有更高的效率和更好的擴展性，能夠快速地得到較為合理的社團劃分結果；GN算法則更適合于對社團結構進行深入分析，能夠揭示出社團之間的層次關系和關鍵連接邊。在實際研究中，可以根據具體需求選擇合適的算法，或者結合兩種算法的優勢，更全面地挖掘大學生社交網絡中的社團結構，為進一步研究大學生社交行為和社交關系的演化提供有力支持。五、大學生社交關系挖掘的實證分析5.1案例學校選擇與數據獲取本研究選取了一所具有代表性的綜合性大學作為案例學校。該大學學科門類齊全，涵蓋了文、理、工、醫、經、管、法、教育、藝術等多個學科領域，學生來自全國各地，具有豐富的多樣性。其校園一卡通系統應用廣泛，功能完善，能夠全面記錄學生的校園活動，為研究提供了充足的數據來源。同時，學校在信息化建設方面投入較大，對數據的管理和保護較為規范，與學校相關部門溝通協作獲取數據的可行性較高，能夠確保數據獲取的合法性和穩定性。在數據獲取階段，與學校的信息化管理中心、教務處、圖書館、后勤管理部門等多個部門進行了緊密合作。從信息化管理中心獲取了校園一卡通系統的基礎數據，包括學生的基本信息、一卡通賬戶信息等；從教務處獲取了學生的專業、年級、班級等學籍信息，這些信息對于分析不同專業、年級學生之間的社交關系具有重要意義；從圖書館獲取了學生的借閱記錄，涵蓋借閱書籍的詳細信息以及借閱時間、歸還時間等，有助于挖掘學生基于學習興趣的社交關系；從后勤管理部門獲取了學生在食堂、超市、宿舍等場所的消費記錄和門禁出入記錄，全面反映了學生的日常生活軌跡和社交活動情況。通過各部門的協作，獲取了該大學2020-2023年連續四個學年的校園一卡通數據，數據量龐大，總計包含超過10萬條學生基本信息記錄、500萬條消費記錄、300萬條門禁出入記錄以及80萬條圖書館借閱記錄。這些豐富的數據為深入挖掘大學生社交關系和探究其演化規律提供了堅實的數據基礎，能夠全面、真實地反映學生在大學期間的社交行為和變化趨勢。5.2社交關系網絡可視化為了更直觀地展示大學生社交關系網絡的結構和特征，利用Gephi和NetworkX等可視化工具對挖掘出的社交關系進行可視化處理。將學生視為網絡中的節點，根據相遇模型確定的社交關系以及計算得到的社交關系強度，在節點之間建立邊，邊的粗細表示社交關系強度的大小，顏色則可用于區分不同的社團或社交群體。在可視化過程中，運用力導向布局算法，如ForceAtlas2算法，該算法通過模擬節點之間的吸引力和排斥力，使節點在圖中自然地排列，從而清晰地展現社交關系網絡的結構。節點之間的吸引力根據社交關系強度來確定，強度越大，吸引力越強；節點之間的排斥力則確保節點不會過于擁擠，保持網絡布局的合理性。經過布局計算后，得到的社交關系網絡可視化圖呈現出明顯的社團結構。一些緊密相連的節點聚集在一起，形成了一個個社團，這些社團內部節點之間的邊較粗，表明社團成員之間的社交關系強度較大；而不同社團之間的節點連接相對稀疏，邊也較細，說明社團之間的聯系相對較弱。通過可視化圖，可以直觀地觀察到社交關系網絡的整體結構和特征。網絡中存在一些中心節點，這些節點與其他節點之間有大量的連接邊，具有較高的度中心性和中介中心性，在社交關系網絡中發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活動和社交場合，與眾多同學建立了聯系，在可視化圖中表現為處于網絡中心位置，周圍連接著大量的邊，他們的存在促進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的分布情況和社團之間的關系。不同專業的學生社團在可視化圖中呈現出相對獨立的區域，同一專業社團內的成員節點緊密相連，而不同專業社團之間的連接相對較少。這反映出大學生在社交過程中，往往會優先與同專業的同學建立聯系，形成相對穩定的社交圈子。也存在一些跨專業的社團，這些社團的成員節點跨越了不同專業社團的區域，在可視化圖中表現為連接不同專業社團的橋梁，它們促進了不同專業學生之間的交流和融合，豐富了大學生的社交網絡。為了進一步展示社交關系網絡的細節和特征，對可視化圖進行放大和縮小操作，觀察不同區域和層次的社交關系。通過調整節點和邊的顏色、大小、透明度等屬性，突出顯示關鍵節點和重要的社交關系。將度中心性高的節點設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；將社團之間的連接邊設置為不同于社團內部邊的顏色，以便清晰地區分社團結構和社團之間的關系。通過這些可視化手段，能夠更全面、深入地理解大學生社交關系網絡的結構和特征，為后續的社交關系分析和應用提供有力的支持。5.3社交關系特征分析從節點中心性、社團結構等角度對大學生社交關系進行特征分析，能夠深入揭示社交網絡的內在結構和學生在其中的角色與地位，為理解大學生社交行為提供關鍵依據。度中心性反映了節點在社交網絡中的活躍度，即與該節點直接相連的其他節點的數量。在本研究中，通過對校園一卡通數據構建的社交關系網絡進行分析，發現不同學生的度中心性存在顯著差異。部分學生的度中心性較高，他們如同社交網絡中的“明星”，與眾多同學建立了直接聯系。這些學生通常積極參與各種校園活動，是社團活動的組織者、班級事務的活躍參與者，或者具有較強的社交能力和人格魅力。在某社團中，社團負責人的度中心性明顯高于其他成員，他不僅與社團內部成員頻繁互動，還與其他社團的負責人、學校老師等保持密切聯系，通過組織社團活動、參與學校會議等途徑，結識了大量同學，在社交網絡中占據著重要地位。而另一部分學生的度中心性較低，他們在社交網絡中的活躍度較低，社交圈子相對較小，只與少數同學建立了直接聯系，可能更傾向于專注于個人學習或興趣愛好，較少參與集體活動。中介中心性衡量了節點在社交網絡中作為信息傳遞橋梁的重要性，即通過該節點的最短路徑數量。中介中心性高的學生在社交網絡中處于關鍵位置，對信息傳播和社交資源分配起著重要的中介作用。在大學生社交網絡中，這類學生往往是不同社交圈子之間的連接者，能夠促進信息在不同群體之間的流通。在校園中，一些學生會干部擔任著多個社團或班級之間的聯絡人角色，他們的中介中心性較高。通過他們的溝通和協調，不同社團之間能夠共享活動信息、交流經驗，不同班級之間也能開展合作項目。當一個社團計劃舉辦一場大型活動時，中介中心性高的學生可以將活動信息迅速傳遞給其他社團和班級，吸引更多同學參與，從而擴大活動的影響力。接近中心性體現了節點與其他節點的接近程度，反映了節點獲取信息的便捷程度。接近中心性高的學生能夠快速地與社交網絡中的其他節點進行信息交流和互動，在社交網絡中具有較高的信息獲取優勢。在校園社交網絡中，這類學生通常處于社交網絡的核心區域，與各個社交圈子都有一定的聯系，能夠及時了解到校園內的各種信息和動態。一些住在學校宿舍區中心位置的學生，他們經常在宿舍區的公共區域活動，與不同宿舍的同學交流頻繁，接近中心性較高。他們能夠迅速獲取到宿舍區內的通知、活動信息，也能及時將自己了解到的信息傳播給其他同學，在信息傳播過程中發揮著重要作用。社團結構是大學生社交關系的重要組成部分，通過社團發現算法，如Louvain算法和GN算法，能夠有效地識別出社交網絡中的社團結構。在本研究中，發現社團內部的學生之間聯系緊密，社交關系強度較大，他們往往具有共同的興趣愛好、專業背景或生活經歷。在一個攝影社團中，成員們都對攝影充滿熱情，他們經常一起參加攝影活動、分享攝影技巧和作品，在一卡通數據中表現為頻繁在攝影器材店消費、一起前往攝影景點進行拍攝，他們之間的社交關系基于共同的攝影興趣而建立，社團內部的凝聚力較強。不同社團之間的聯系相對稀疏，社團之間的邊界較為明顯。但也存在一些跨社團的學生，他們在不同社團之間建立了橋梁，促進了社團之間的交流與合作。某些學生同時參加了音樂社團和舞蹈社團，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表演活動，通過自己的社交關系，將兩個社團的成員聯系起來，推動了不同藝術領域的交流與融合。六、大學生社交關系的演化規律研究6.1時間維度下的社交關系變化在時間維度下，大學生社交關系呈現出豐富多樣的變化，這種變化在不同學期、學年有著獨特的表現形式，反映了大學生成長過程中的社交動態。從學期層面來看，每學期初，隨著新學期的開始，學生們的社交活動呈現出明顯的活躍態勢。以校園一卡通數據為依據，在新學期開學后的前兩周，食堂消費記錄顯示結伴就餐的學生數量大幅增加，較上學期期末增長了約30%，圖書館的共同借閱記錄也增長了25%，這表明學生們利用就餐、借閱書籍等機會積極交流，分享假期見聞和新學期計劃，借此鞏固舊友關系并結識新同學。在課程學習方面，新學期開始時，學生們在課堂上的互動增多，小組討論、項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，在教學樓的學習區域，不同專業、不同班級的學生因課程安排而相遇交流的次數明顯增加。在一門跨專業選修課程中，來自不同專業的學生在課程開始后的一個月內，通過共同參與課堂討論、課后小組作業等活動，彼此之間的社交關系得到了顯著拓展。社團活動也是學期初社交活躍的重要場景。新學期伊始，各類社團組織招新活動，吸引了大量學生參與。從社團活動場地的門禁出入記錄來看，在招新活動期間，進入社團活動場地的學生人次較平時增長了50%。學生們在社團招新過程中，積極展示自己的特長和興趣，與志同道合的同學建立聯系，加入社團后，他們還會參與社團組織的培訓、會議、活動籌備等，進一步加深彼此之間的了解和友誼。隨著學期的推進，社交活動逐漸穩定下來，學生們的社交關系也隨之發生變化。在課程學習方面，學生們逐漸適應了課程節奏，與固定的學習伙伴形成了穩定的學習小組。通過一卡通消費記錄發現，這些學習小組的成員在圖書館、自習室附近的咖啡店或餐廳一起消費的頻率較高，每周平均達到3-4次，表明他們在學習之余也會進行社交活動，彼此之間的關系更加緊密。在社團活動中，社團成員之間的分工逐漸明確，團隊協作更加默契。從社團活動的組織和參與情況來看，在學期中期，社團內部的活動組織更加有序，成員之間的溝通和協作更加順暢。一些社團會組織內部的交流分享會、技能培訓活動等，進一步增強了社團成員之間的凝聚力和社交關系。到了學期末，考試周的臨近使得學生們將主要精力集中在復習備考上，社交活動明顯減少。從一卡通消費記錄來看，在考試周期間，食堂的人流量相對減少，結伴就餐的學生數量較平時下降了約20%，圖書館的借閱記錄也有所減少，自習室的使用時間明顯增加。學生們更多地獨自學習或與學習小組的成員一起復習，社交活動主要圍繞學習展開。在宿舍生活中，學生們也更多地在宿舍內討論學習問題、分享復習資料，宿舍內部的社交關系在這一時期得到了進一步鞏固。學年層面，大學生社交關系的變化呈現出階段性特征。大一學年是學生社交關系的形成期。剛進入大學，學生們面臨全新的環境和人際關系，渴望融入集體，拓展社交圈子。通過對一卡通數據的分析，大一新生在入學后的前兩個月，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的相遇次數達到每周15-20次。他們積極參與各種社團活動、班級活動，結識了來自不同地區、不同背景的同學。在社團招新活動中，大一新生的參與率高達80%，通過社團活動，他們不僅培養了興趣愛好，還建立了廣泛的社交關系。在班級活動中，新生們通過軍訓、班會、班級聚餐等活動，增進了彼此之間的了解和友誼，班級內部的社交網絡逐漸形成。大二學年是社交關系的拓展期。學生們已經適應了大學生活，社交活動更加多元化。從一卡通數據可以看出，大二學生參與社團活動的深度和廣度都有所增加，參與社團活動的人次較大一學年增長了30%。他們在社團中擔任各種職務，組織和參與各類活動，與其他社團成員、學校老師以及校外人士的交流互動更加頻繁。一些社團組織與企業合作開展實踐活動，大二學生積極參與，通過這些活動，他們不僅提升了自己的實踐能力，還拓展了社交圈子，結識了更多的人脈資源。在學習方面，大二學生開始選擇專業選修課，與不同班級、不同專業的同學一起上課，進一步拓展了社交范圍。大三學年，隨著學業壓力的增大和職業規劃的明確，學生們的社交關系逐漸向專業領域和職業發展方向傾斜。一卡通數據顯示，大三學生在專業實驗室、學術講座、職業培訓場所的出入記錄明顯增加。在專業實驗室，學生們與同專業的同學一起進行實驗研究，共同探討學術問題，形成了基于專業學習的社交圈子。在學術講座和職業培訓中，學生們結識了專業領域的專家學者和企業人士，為未來的職業發展積累了人脈資源。一些學生開始參加實習，通過實習活動，他們與職場人士建立了聯系，社交關系從校園擴展到了社會。大四學年，學生們面臨畢業和就業，社交活動主要圍繞求職、畢業設計等展開。從一卡通數據來看，大四學生在就業指導中心、招聘會現場的出入記錄大幅增加，在圖書館查閱求職資料、撰寫畢業設計的時間也明顯增多。他們與同學之間的交流更多地集中在求職經驗分享、畢業設計進展等方面。在就業指導中心組織的求職技巧培訓和模擬面試活動中，大四學生積極參與，彼此之間分享求職心得和經驗，互相鼓勵和支持。在畢業設計過程中，學生們與指導老師、同組同學密切合作，共同完成畢業設計任務，這也進一步加深了他們之間的社交關系。6.2影響社交關系演化的因素大學生社交關系的演化并非孤立發生，而是受到多種因素的綜合影響，這些因素相互交織，共同塑造了大學生社交關系的動態發展。課程安排作為大學生校園生活的重要組成部分，對社交關系的演化起著關鍵作用。不同的課程設置和上課時間決定了學生的相遇機會和互動場景。專業課程通常要求學生與同專業的同學共同學習，在專業課程的課堂上，學生們需要頻繁地進行小組討論、項目合作，這使得同專業學生之間的交流互動增多，社交關系更加緊密。在計算機專業的編程課程中，學生們會分組完成編程項目，在合作過程中，他們不僅交流編程思路和技巧，還分享學習生活中的點滴，增進彼此之間的了解和友誼，從而形成基于專業學習的社交圈子。公共課程則為不同專業的學生提供了交流的平臺。在公共課程的課堂上，來自不同專業的學生匯聚在一起，他們的思維方式、知識背景各不相同，這種差異激發了思想的碰撞和交流。在大學英語課程中，學生們會進行小組口語練習、課堂討論等活動，不同專業的學生在交流中分享各自專業的特色和知識，拓寬了彼此的視野，也為跨專業社交關系的建立提供了契機。一些學生在公共課程中結識了不同專業的朋友，共同參加與課程相關的活動，如英語演講比賽、學術交流講座等，進一步加深了彼此之間的社交關系。校園活動是大學生社交關系演化的重要推動力，涵蓋了社團活動、學術競賽、文體活動等多個方面，為學生提供了豐富多樣的社交場景。社團活動以其豐富的形式和多樣的內容，吸引了眾多學生參與，成為大學生拓展社交圈子的重要途徑。在社團活動中，學生們基于共同的興趣愛好聚集在一起，他們在參與社團組織的各類活動中，如社團培訓、內部交流、公益活動、文藝演出等，相互協作、共同成長，建立起深厚的友誼。在攝影社團中，成員們會一起外出采風、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，還結識了許多志同道合的朋友，社團內部的社交關系緊密而活躍。學術競賽對大學生社交關系的影響也不容小覷。參與學術競賽需要學生具備扎實的專業知識和團隊協作能力，在競賽過程中，學生們與隊友密切合作，共同攻克難題，與其他參賽隊伍相互競爭、交流經驗。這些互動促進了學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系。在數學建模競賽中，參賽學生需要在規定時間內完成復雜的數學模型構建和論文撰寫，他們與隊友分工合作，共同完成任務，在這個過程中，團隊成員之間的信任和默契不斷增強，社交關系也更加緊密。參賽學生還會與其他隊伍進行交流，分享競賽經驗和學習心得，拓展自己的社交圈子，結識更多優秀的同學。文體活動同樣在大學生社交關系演化中發揮著重要作用。運動會、文藝晚會、校園歌手大賽等文體活動，吸引了大量學生參與，為學生提供了展示自我的平臺。在這些活動中，學生們在比賽、表演中相互欣賞、相互支持，增進了彼此之間的感情。在運動會上，運動員們在賽場上奮力拼搏，為班級和學院爭光，同學們在一旁加油助威，共同為集體榮譽而努力，這種團隊精神和集體榮譽感增強了班級內部和不同班級之間學生的社交關系。文藝晚會中的表演節目豐富多彩，參與表演的學生在排練和演出過程中