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考虑用户社交网络数据的心理健康状态评估
文献摘要：
为了准确描述用户心理健康状况,提出考虑用户社交网络数据的心理健康状态评估模型.采集用户社交网络数据,采用局部线性嵌入方法对数据进行降维处理,通过LIWC词典计算词类频率、词类标准差、词类筛选提取数据语言特征,将特征输入变量,用户心理健康状态值作为支持向量机输入和输出,通过学习建立用户心理健康状态评估模型.实验结果表明,该模型可有效评估用户心理健康状态,发现存在心理健康问题的用户,具有较高的实际应用价值.
文献关键词：
网络数据;心理健康状态;支持向量机;提取特征;评估模型
中图分类号：
作者姓名：
王倩;程俊俊;陶红兵
作者机构：
华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,武汉430000;湖北省武汉市江汉区卫生健康局,武汉430000;荆楚理工学院,湖北 荆门448000
文献出处：
引用格式：
[1]王倩;程俊俊;陶红兵-.考虑用户社交网络数据的心理健康状态评估)[J].信息技术,2022(12):97-101,106
A类：
B类：
社交网络数据,心理健康状态,用户心理,心理健康状况,健康状态评估模型,局部线性嵌入,降维处理,LIWC,词典,词类,提取数据,语言特征,状态值,有效评估,心理健康问题,提取特征
AB值：
0.231253
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