摘要：我国的扶贫方略向精准扶贫方向转变，因此对高校学生贫困程度的判定变得特别重要，而校园卡作为高校信息化的载体，记录了学生的消费数据。通过对学生校园卡消费数据的聚类分析，可以在一定程度上反应学生的消费水平，从而为高校学生贫困程度的判定提供一定的补充参考。

最能体现学生消费水平的因素是某段时间内学生在校内的消费次数和消费金额，即贫困生每月在校内的用餐次数较多，但是单次花费较低。本课题利用改进的K-Means算法对高校学生的校内消费数据进行聚类，并依据学生的消费水平将学生划分为三类，再进一步计算学生的贫困程度，最后通过本系统以文字图表等方式展示分析结果。

本课题使用HTML5、Spring Boot、MySQL等Java EE技术构建一个基于改进K-Means算法的高校助贫决策系统。本系统具有登录登出、聚类分析、个人中心、意见反馈等功能，同时为保障学生的消费隐私，避免用户可随意查看学生的消费数据，本系统将给用户设置不同的权限来限制可查看的学生范围。

 

关键词：高校助贫；校园卡；Java EE；K-Means

 

目录

摘要

Abstract

第1章 绪 论 1

1.1背景与意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外应用现状 1

1.3论文所做工作及步骤 2

1.3.1具体工作 2

1.3.2研究步骤 2

1.4论文章节安排 2

第2章 相关知识原理及技术运用 4

2.1K-Means系列算法 4

2.1.1K-Means算法 4

2.1.2K-Means++算法 4

2.1.3WK-Means算法 5

2.2学生贫困认定 5

2.3HTML5介绍 5

2.4Spring Boot介绍 5

第3章 系统分析 6

3.1需求分析 6

3.1.1总体功能需求 6

3.1.2具体功能需求 6

3.1.3数据库需求 7

3.2技术可行性分析 8

第4章 系统总体设计 9

4.1系统架构设计 9

4.1.1服务端系统架构 9

4.1.2客户端系统架构 9

4.1.3系统交互流程设计 9

4.2数据库设计 10

4.2.1概念模型设计 10

4.2.2数据表结构设计 12

4.3开发及运行环境 15

4.3.1开发环境 15

4.3.2运行环境 15

第5章 系统详细设计与实现 16

5.1登入登出模块 16

5.1.1账号密码登录 16

5.1.2短信验证码登录 17

5.1.3忘记密码 19

5.2聚类分析模块 20

5.2.1校园卡消费数据聚类 20

5.2.2聚类结果 23

5.2.3导出为Excel 24

5.3个人中心模块 26

5.3.1修改登录密码 26

5.3.2修改用户基本信息 27

5.4意见反馈模块 28

第6章 系统测试 29

6.1单元测试 29

6.2接口测试 31

6.3功能测试 32

第7章 系统部署 33

第8章 结 论 37

致 谢 38

参考文献 39