基于大数据算法的高校信息管理系统设计

庞 敏

（大同师范高等专科学校，山西 大同，037000）

在现代社会，高校信息管理工作日渐向智能化的方向发展，各类以计算机为载体的信息管理系统开始成为高校工作的热点，并被广泛应用到教学与管理工作中。但受信息种类多、处理流程复杂、数据来源差异大等因素的影响，导致部分高校信息管理系统的响应时间大、传输精度欠佳，应用水平仍处于较低水平，无法满足用户现实所需。大数据算法是处理海量数据的优势算法，其能够分析数据、传输模式以及用户行为，将大数据算法应用于高校信息管理系统，能够实现对不同数据信息的有效分类，从而提升数据处理效率[1]。鉴于此，本文中设计了一种基于大数据算法的高校信息管理系统，通过硬件设计，完成对处理器、服务器、客户端及电路等相关设计；通过软件设计，提升了高校信息管理系统的运行性能；最后通过系统实验，验证了本系统具有良好的运行性能与传输精度，可满足广大师生及时获取校园信息的要求。

1 整体设计

结合校务管理与工作需要，高校信息管理系统主要面向在校师生。针对用户的教学信息获取需求，创建教务模块，提供成绩管理、师资队伍、就业创业指导等功能；针对用户的定位需求，创建导航、浏览等功能。系统包括硬件与软件两部分，遵循MVC设计思想，将表示层、逻辑层、数据库分离[2]。用户通过表示层界面输入及查询信息，通过ThingJS-X编程工具向逻辑层发送交互请求，随后调用方法对数据层进行增删修改操作，并将结果反馈给表示层。图1为系统整体架构。

图1 系统整体架构

2 硬件设计

2.1 处理器

处理器功能包括数据收集与数据处理两部分。数据收集负责收集与高校有关的信息，由于导入形式存在差异，数据格式也有所不同，有时会出现无法读取的情况。对此应增加模拟收集功能，尽可能保证数据的转换精度。但模拟收集易受外部影响，所以应在收集芯片上安装滤波电路，从而保证收集精度[3]。随后将不同数据输入至处理器中，通过转换与矫正进行归一化处理，在传输协议约束下传输到服务器，并做好深层处理。

2.2 服务器

采用Dell PowerEdge XR作为部署与运行服务器，将操作界面，控制器与数据库结合，形成一套以大数据技术为基础的网络系统。服务器同样采用分层设计，这种设计便于子任务分工及维护。应用访问层封装对象数据库，这是较为常见的数据访问对象模式。系统包括UserDao、PhoneDao等DAO接口，各接口均有对应的实现类，分别实现数据库表中的UserTbl、Phonetbl等相关增删修改操作。

2.3 客户端

客户端由门户平台与行程通组成，门户平台被加入鉴权功能，是客户端的中心模块。客户端使用Jsp控制用户界面，能够将视图层与代码分离，减少了组件耦合，提升了案件复用效果。但若完全使用布局文件来操控UI界面，那么便会显著降低界面更新效果与灵活性，所以将Jsp与代码联合进行UI操控是较为理想的方法。门户平台是客户端的核心，主要由专业概况、院系动态、成绩查询、就业查询等子模块组成，用户通过这些模块可查询教务、新闻以及就业等相关信息[4]。该模块采用嵌入式布局形式，各组件均要设置独立属性。行程通由个人位置与位置查询模块组成，在开发中应用了API。个人位置借助北斗定位与基站辅助定位功能定位用户的当前位置，综合位置查询功能可精准获取当前位置的信息详情，以便用户根据个人情况合理选择，其部分代码可表示为

2.4 电路设计

因为在硬件系统中调整了部分元件，所以设计应从接口、复位以及电源等电路对连接电路进行优化。基于传统电路，连接一组中断保护电路，确保运行安全。同时，还需将调整好的处理器连接到核心电路上。中断保护电路由单片机控制，通过输入控制与输出中断实现中断保护。确定现实设备为唯一输出端口，并将其接入电路之中。图2为具体电路设计。

图2 电路设计

3 软件设计

3.1 数据划分

由于收集到的数据类型繁杂多样，所以在管理任务前对原始数据进行分类处理。确定分类主题，例如成绩信息或就业信息，确定主题后构建分类器。分类器采用大数据算法，以成绩文本信息为例，经收集、过滤以及处理后，将数据导入分类器中，设定输入数据集 ， ， 均为函数序列，并设置期望输出值 ，求解最优权重 ，将待分类的数据代入式（1）：

将计算结果与分类阈值进行比较，从而确定就业信息收集数据的属类。

3.2 权限设置

系统角色包括管理员、教师以及学生，用户身份不同其权限也存在差异。管理员可查阅、增删、统计信息，且能创建用户并进行权限分配，但修改信息时仅有部分权限；教师修改课程、成绩等部分信息；学生仅能登录、查询、上传个人信息，对于其他信息仅可查阅。

3.3 分类管理

以信息分类为基础，对校园信息进行综合管理。以课程信息为例，学生结合个人情况选课，此时管理员会进行合法检查，未通过会弹出错误界面，判定选课无效；通过则需要确定人数是否已满员，若已满员则需要重新选择，教师授课信息也会随之改变，由此起到更新数据库表的作用。

4 数据库设计

系统数据库为R DBMS，根据系统需求与功能实现，设计的核心数据库表包括用户、电话、教室、专业、机房等，其余各表为数据库中的属性表[5]。User（用户）表示用户属性，应用于注册、登录以及教务流程；Phone（电话）用于存储姓名、联系方式、类型及关键词等信息；Classroom（教室）用于存储教室编号、教室面积、教室功能等信息；Major（专业）用于存储专业名称、专业介绍、学院特色等信息；Pcclassroom（机房）主要包括机房配置、交换机信息、服务器群等属性。RDBMS数据库中各数据表情况如表1所示。

表1 RDBMS数据库数据表

5 系统实验

5.1 实验准备

利用VTest仿真平台，测试基于大数据算法的高校信息管理系统的响应时间与传输精度。为形成合理化比较，设置传统高校信息管理系统作为参照系统，二系统的开发环境相同，确保实验变量的唯一性。

5.2 响应实验

设置5、10、15、20个用户数，基于不同网络条件统计二系统的响应时间（如表2所示）。通过纵向比较可以发现，用户数越多，系统响应时间越长；通过横向比较可以发现，在信息添加或修改方面，基于大数据算法的高校信息管理系统的响应时间均少于传统高校信息管理系统，其运行性能更为良好。

表2 响应实验

5.3 精度实验

对基于大数据算法的高校信息管理系统与传统高校信息管理系统的传输精度进行比较实验，具体测试结果如表3所示。通过大数据算法，可将传输精度计算公式表示为

表3 精度实验

式中， 表示传输精度； 表示传输截面； 表示传输矢量； 表示数据原始特征。

根据传输精度实验结果，与传统高校信息管理系统相比，本文中设计的基于大数据算法的高校信息管理系统能实现精度更高的数据传输效果。

6 结束语

综上，随着高校信息量的逐渐增加，间接提升了高校信息管理工作的难度。利用大数据算法进行高校信息管理系统设计，可有效地扩大信息管理工作的规模，提升信息管理的效率。本研究根据需求完成了硬件设计与软件环境构建，并进行了数据库设计。实验结果可知，与传统高校信息管理系统相比，本系统状态良好，响应时间与传输精度均有显著提升，基本完成预期需求，后期研究应致力于拓展功能应用，从而实现更为个性化的服务。■