1.本项目利用Hadoop处理高校无线定位大数据,有效地将位置信息应用于学生时空行为模式挖掘，建立基于精准位置信息的行为数据挖掘计算模型。 2.基于Hadoop计算平台，并实现对大数据进行可视化分析的Web系统,采用ssm+mysql技术。 3.利用一些合适的算法实现校园热点区域提取、学生异常轨迹探测、人流迁徙分析及学生时空行为相似性分析推测等功能。 4.基于学校地图API和echarts插件可视化展现。
校园热点区域提取 采用基本的K-means算法，然后在校园地图上使用热力图形式呈现
学生异常轨迹探测 采用地理接口，筛选出不在建筑物范围内的定点。
人流迁徙分析 从wifi定点数据中根据用户特性、时间特性、建筑特性，归纳出有效完整轨迹，之后采用分段轨迹聚类算法，分析校内人员轨迹迁徙状况。 在地图上使用echarts插件里的迁徙图在校园地图上动态呈现校园人群迁徙分布。
学生时空行为相似性分析推测等功能 采用基本的Word2Vec的Skip-Gram模型用于计算人员的基于时空行为的相似人群，根据人员的脱敏信息，进行分析与预测。 使用该算法的主要工作就是基于WiFi定位数据构建自己的“语料库”。 为什么可以采用Word2Vec的Skip-Gram模型的原因： 解决用户时空行为相似问题 一种行为的所有用户（学号） -> 分词处理后一段语言文字 每个用户（学号）-> 每个关键词 用户之间的亲密程度 -> 关键词相近概率
以上工作，在githup上只上传了可视化web端项目，具体的数据处理流程及逻辑可以联系我，细说。
特点： 1.实现了在自己指定的地图范围上使用echerts插件，实现热力图，迁徙图。 2.基于wifi定位数据，使用了K-means算法、Word2Vec算法、轨迹分段聚类算法。 3.基于真实数据的课题实践。 4.Hadoop分布式计算的应用。