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华南师范大学自学考试毕业论文登记表【模板】

一、论文基本信息

(1)论文题目为《基于大数据的在线教育平台用户行为分析》，旨在通过分析在线教育平台的用户行为数据，探讨如何提高教育服务的质量和效率。研究选取了国内某知名在线教育平台作为研究对象，收集了平台用户在2018年至2020年期间的行为数据，包括用户注册、登录、课程浏览、购买、学习进度等。通过对这些数据的深入挖掘和分析，发现用户行为存在明显的周期性规律，如工作日和周末的用户活跃度差异、节假日用户行为的变化等。此外，研究发现，用户在平台上的行为轨迹具有一定的相似性，可以根据这些轨迹对用户进行分类，进而为个性化推荐和精准营销提供依据。

(2)本研究采用的数据分析方法主要包括描述性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析等。描述性统计分析主要用于了解用户行为的基本特征，如用户年龄、性别、地域分布等；关联规则挖掘则用于发现用户行为之间的潜在关联，如用户在浏览课程时，哪些课程被同时选中；聚类分析则用于将用户根据其行为特征进行分组，以便进行针对性的服务。在实际操作中，本研究使用了Python编程语言和相应的数据分析库，如pandas、NumPy、Scikit-learn等，对收集到的数据进行处理和分析。

(3)基于上述分析结果，本研究提出了以下优化建议：首先，针对用户行为周期性规律，建议平台在高峰时段增加服务器资源，以提高服务稳定性；其次，根据用户行为轨迹进行分类，为不同类型的用户提供个性化的课程推荐和营销活动；最后，结合用户行为数据，对课程内容进行调整，以提高用户的学习兴趣和满意度。通过实施这些优化措施，预计平台用户活跃度将提高20%，用户满意度提升15%，从而实现教育服务的价值最大化。

二、考生信息

(1)考生姓名：张三，性别：男，出生日期：1995年1月10日，身份证号码张三于2013年9月考入华南师范大学，就读于计算机科学与技术专业。在校期间，张三成绩优异，连续四年获得校级奖学金，并在全国大学生计算机应用大赛中荣获省级一等奖。此外，张三积极参与各类社会实践和志愿服务活动，曾担任学校学生会主席，组织策划了多次校园文化活动。截至2021年6月，张三已累计完成学分180分，其中专业课程80分，选修课程60分，实践课程40分。

(2)张三在自学考试过程中，遵循国家教育考试规定，诚实守信，遵守考试纪律。自2018年10月起，张三开始参加自学考试，目前已通过9门课程，其中《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》等基础课程均以优异成绩通过。在备考过程中，张三注重理论与实践相结合，通过参加线上课程、阅读专业书籍、参加学术讲座等方式，不断提升自己的专业素养。以《计算机组成原理》为例，张三通过深入学习计算机硬件基础知识，结合实际操作，成功通过了该课程的考试。

(3)张三所在的自学考试班共有30名学生，其中男生18名，女生12名。班级平均年龄为24岁，张三年龄处于班级平均水平。在班级中，张三担任学习委员，负责组织班级学习活动，协调同学关系。在班级管理方面，张三注重团队合作，鼓励同学们互相帮助、共同进步。在班级活动中，张三积极参与，曾组织策划了班级学术沙龙、户外拓展等活动，增强了班级凝聚力。此外，张三还积极参与学校组织的各类竞赛和活动，为学校争得了荣誉。

三、论文题目及摘要

(1)论文题目：《基于深度学习的城市交通流量预测模型研究与应用》

随着城市化进程的加速，城市交通流量预测对于优化交通管理、缓解交通拥堵具有重要意义。本研究以广州市为例，利用深度学习算法构建城市交通流量预测模型。通过对2018年至2020年广州市交通流量数据进行分析，包括时间、天气、道路状况等因素，建立了一个包含输入层、隐藏层和输出层的深度学习模型。模型通过不断学习历史交通数据，实现了对交通流量的准确预测。实验结果表明，该模型在预测准确率和实时性方面具有显著优势，对于城市交通管理具有重要参考价值。

(2)摘要：

本文针对城市交通流量预测问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。首先，对广州市交通流量数据进行分析，提取了影响交通流量的关键因素。其次，构建了一个包含输入层、隐藏层和输出层的深度学习模型，并利用历史交通数据进行训练。实验结果表明，该模型在预测准确率和实时性方面表现良好，能够有效预测未来交通流量。此外，本文还对模型的实际应用进行了探讨，如辅助交通管理部门制定合理的交通疏导方案，为城市交通规划提供数据支持。本研究对于推动城市交通管理信息化、智能化发展具有重要的理论意义和应用价值。

(3)关键词：城市交通流量；深度学习；预测模型；交通管理；数据挖掘

随着城市化进程的不断推进，城市交通拥堵问题日益突出。为了提高城市交通管理水平，本研究提出了一种基于深度学习的城