项目描述

        本系统从学习、娱乐、健康三个维度出发，设计了大学生生活维度分析管理一体化平台。主要完成以下功能：

        1）平台使用Django框架进行Web网站的后台开发；

        2）通过Keras进行模型搭建，把中文文本医疗问答数据作为训练数据，实现智能医疗机器人；

        3）利用SVM支持向量机和文本向量化TF-IDF算法，对数十万条微博评论数据进行训练，建立情感预测模型；

        4）使用Word2Vec向量化模型和欧式距离实现基于内容的文章推荐功能。

项目背景

        数字化校园是大数据时代对学校管理工作提出的新要求，当下很多高校都开发并使用了网络化管理系统，但由于在数字化管理系统建设过程中，各管理系统没有实现资源共享，导致教育主管单位、学校不能够随时随地掌控校园运行情况。要解决这个困难与挑战，首先要保证在各种身份验证的场景下，收集学生的行为数据，最终形成行为规律和特征。最终将这些行为数据与管理、教学、生活相关联，并通过大数据的分析来辅助学校管理，寻找教学质量中的问题所在，及时管控学生日常行为和安全，不同程度上规避管理上的安全漏洞。   

项目功能

   1.平台首页

        普通用户成功登录后进入首页，首页有以下几个模块：人格评测、获奖时间轴、智能健康医疗、个人中心。

        个人中心为二级菜单，它又包括个人主页、上传奖项、职业报告、图片轮播，大学生新闻头条，文章热门推荐等内容。

    2.人格评测

        按照人们习惯性的思维模式、情绪反应、行为习惯等特质，将人的性格分类。评测试卷共有九十道题，十种类型。通过评测后，会将分数保存到数据库中，并以可视化的方式进行呈现。下面就是对应试题问卷的截图，答题结束后点击确定提交，就可将对应分数进行保存。

    3. 获奖时间轴

        以个人为单位，将整个大学生活中所获得的奖项和荣誉以时间轴的方式体现出来，包括参赛题目，参赛时间，获奖级别，参赛内容等信息。

    4.智能医疗聊天机器人

        学生输入自己的一些健康问题，智能医疗机器人能够进行在线自动回复，除此之外，也可进行一些名词的查询，并对关键词进行解释。

   5.个人中心

        该部分对学生信息的分析有着重要意义，页面由个人信息展示、人格倾向分析、成绩绩点显示、健康评测、生活行为分析五部分组成。

项目架构

        大学生生活维度管理平台使用B/S网络架构，系统整体设计可分成三大部分，表示层、逻辑层、数据层。

        表示层：主要内容是权限划分和界面展现，用户类型包括学生、教师、其他用户，系统使用Session存储用户基本信息，当用户登录超出一定时长，会自动跳转到登录界面重新验证身份。

        逻辑层：由后台实现，主要包括以下几部分，文章推荐接口、情感预测接口、医疗机器人接口、增删改查以及界面跳转的接口。前三个接口需要使用深度学习和机器学习模型，并与前端实现交互。

        数据层：存储平台数据，包括结构化数据和非结构化数据两种类型，结构化数据主要使用mysql数据库进行存储数据，非结构化数据使用MongoDB数据库进行存储。