校园通软件的设计与开发

为了满足大学生的校园生活,解决传统Web服务不适应移动网络的问题,文章从研究安卓平台入手,采用面向对象的分析与设计方法,设计了软件的系统架构,服务器端的软件,和手机客户端软件,并解决了页面跳转和传值等难点问题,进而开发实现了一款基于安卓平台的校园通软件。测试结果显示,该软件运行良好。     

基于Web数据挖掘的COVID-19流行病学特征分析

基于Selenium数据挖掘技术，通过对2020年2月4日?22日新浪微博“肺炎患者求助超话”中690例有效病例的分析，获得了新浪微博中真实求助病例的流行病学特征。研究发现，求助患者97.6%来自于武汉，重点集中在武昌、硚口、汉阳等中心城区，与当地的医疗资源和人口密度成正比。微博求助病例主要分布在2020年2月4日?7日，随着医疗资源紧张程度的缓解，通过微博求助的病例明显减少。求助患者确诊日期主要分布在2020年1月16日?2月6日，与中国疾控中心发布的病例分布情况基本一致。求助患者年龄分布中位数为60岁，明显高于中国疾控中心发布的数据，但与武汉市中心医院的数据基本吻合。该文研究结果说明，针对重大突发性传染病，微博等社交媒体除了在舆论传播上发挥作用，在流行病学分析上也具有重要意义。基于社交媒体的实时性和广泛性，结合数据挖掘和大数据分析等方法，有助于决策层快速掌握一线真实情况。     

基于安卓平台的校园通软件设计与实现

为了解决传统Web服务不适应移动网络的问题,实现真正的移动校园网应用服务。文章研究和分析了安卓操作系统的应用程序结构和开发环境,采用可扩展标记语言构建用户界面,利用Java Web技术从网页获取实时信息,利用Sql Server数据库作为存储载体,设计实现了一款基于安卓平台的校园通软件。测试结果显示,该软件运行良好。