典型文献
面向大学生心理健康预警的因素灰度关联算法研究
文献摘要：
针对高校心理健康工作自动化、智能化的需求,文中对数据挖掘技术进行了研究,基于灰度关联规则和Apriori算法设计了心理健康的预警分析方法.该方法通过灰度关联算法(GRA)确定参考数据序列,同时引入了若干比较序列.对参考序列与比较序列之间的相似度进行分析,并用结果来衡量二者之间的关联度,从而确定SCL-90心理健康评价体系下各个指标的打分权重.引入了Apriori算法,在给定的事务数据库T中寻找频繁序列,以满足预定的最小支持度与置信度条件,从而挖掘出导致心理健康问题的一般性规律.为了验证所提方法的性能,文中进行了数据分析实验.在采集数据时,借助SQL数据库和J2EE技术设计了数据采集平台.实验结果表明,该批次人员存在心理健康问题的占比为2.11％.与心理健康台账对比结果显示,文中方法的预测准确率为92.32％,可以满足智能化的心理健康预警需求.
文献关键词：
数据挖掘;心理健康;灰度关联;Apriori;SCL-90
中图分类号：
作者姓名：
郝婉琳
作者机构：
西安航空职业技术学院,陕西西安710089
文献出处：
引用格式：
[1]郝婉琳-.面向大学生心理健康预警的因素灰度关联算法研究)[J].电子设计工程,2022(11):12-16
A类：
B类：
大学生心理健康,心理健康预警,灰度关联,关联算法,算法研究,高校心理健康,心理健康工作,数据挖掘技术,关联规则,Apriori,算法设计,预警分析,GRA,数据序列,参考序列,SCL,健康评价,打分,分权,预定,小支,支持度,置信度,挖掘出,心理健康问题,一般性,采集数据,SQL,J2EE,技术设计,数据采集平台,台账,中方,预测准确率
AB值：
0.414355
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