高校学生的学习与生活自主性较强,因此学生较易受到周围环境与信息的影响出现学习、生活习惯与情绪上的问题。所以,学生成绩波动和心理障碍情况在高校中比较常见。随着高校信息化建设的推进,学生的各维度数据均已通过系统存储。因此,利用学生的海量数据提取出学生学习、生活与心理方面的特性,构建清晰的学生画像,将能够提高学生管理的效率和针对性,实现学生问题的及早预警。本文基于学生画像相关理论与技术调研,设计并实现了高校学生画像系统。根据设计的学生数据模型,本文获取了 10022名学生的学习、消费、论坛数据,并根据数据模型和系统需求构建了学生画像标签体系。根据系统的功能需求和标签体系,本文使用模拟退火算法优化的模糊C均值算法对学生的学习和消费水平进行分析,使用文本分析算法分析学生的兴趣爱好、关注话题和情绪指数,选择SVM算法对学生的挂科情况进行预测,选择Apriori算法预测学生具有挂科风险的科目,选择C4.5决策树算法对学生生活、学习以及情绪异常进行分析,对学生的学籍异动情况进行预警。同时本文从模糊C均值算法的距离度量函数、初始聚类中心确定、模糊指数确定、聚类数目确定,模拟退火算法的扰动函数等多个方面对算法进行了优化。经过系统的验证和测试,优化后的模糊C均值算法的聚类效果显著提高,挂科预警的准确率达到83%,用于学生挂科科目预警的关联规则最高置信度为73%,学籍异动预警的准确率为85%,召回率达到100%。系统的功能与性能满足系统需求,标签展示形象直观,用户体验良好。