1. 研究目的与意义
随着近年来高校招生规模的不断扩大，在校生人数逐渐增加，宿舍管理愈发困难。宿舍是大学生日常生活重要的学习和生活场所，宿舍关系是大学生人际关系的重要组成部分，舍友关系的质量对大学生的行为、习惯和心理影响颇大。因此，如何进行科学合理的分配宿舍，成为每所高校都应该高度重视的问题。关于宿舍分配的做法，目前绝大多数高校都是采取随
机分配宿舍的方式，根据新生报到顺序或入学成绩分配宿舍等等。这种传统的宿舍分配方式缺乏系统管理，错位缺位问题明显，不够智能化、人性化，其导致的后果比人们想象中更严重。比如，“不合适”的舍友对相互的学习成绩会产生显著的影响效应。随着 00 后学生步入大学校园，学生的生活习惯、价值观等趋向多样化、复杂化，他们对学生宿舍个性化分配的呼声愈发强烈，传统的宿舍分配方式已经不能满足学生的需求。因此，创建和谐的宿舍氛围、减少宿舍矛盾已经成为高校学生管理工作中迫在眉睫的任务。本课题将以南通理工学院为例，基于大学生异质性视角，运用 K-means 运算方法创新高校学生宿舍分配方法，通过大数据统计、分析，实现生活习性、兴趣爱好、价值观念、人格特点、休闲方式、目标志向等方面的聚类，对学生寝室进行分配，从而有效地帮助宿舍成员之间相互学习、相互影响、相互适应，减少摩擦与纠纷，增加寝室的活力与凝聚力。
2. 课题关键问题和重难点
聚类算法在学生宿舍管理系统中的应用，主要的设计与实现思路是将聚类算法通过合适恰当的运用，把学生的兴趣、爱好、习惯等个人信息转换为学生信息特征，对这些学生信息特征进行聚类运算，从而使得学生信息特征有相似的匹配度，完成学生宿舍的分配。
本课题的关键：
1. 学生特征信息的获取、转换与储存
3. 国内外研究现状（文献综述）
聚类分析研究有很长的历史,几十年来,其重要性及与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定.聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,识别数据的内在结构方面具有极其重要的作用.聚类主要应用于模式识别中的语音识别、字符识别等,机器学习中的聚类算法应用于图像分割和机器视觉,图像处理中聚类用于数据压缩和信息检索.聚类的另一个主要应用是数据挖掘(多关系数据挖掘)、时空数据库应用(GIS等)、序列和异类数据分析等.此外,聚类还应用于统计科学.值得一提的是,聚类分析对生物学、心理学、考古学、 地质学、地理学以及市场营销等研究也都有重要作用[1]。
典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备、特征选择和特征提取、接近度计算、聚类(或 分组)、对聚类结果进行有效性评估等步骤。
聚类过程:
4. 研究方案
1. 系统功能结构
系统总体功能结构如图1所示
5. 工作计划
2022-2023-1学期：
第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
