基于社交数据挖掘的心理健康预警建模与分析

林靖怡; 黎大坤; 吴平鑫; 王旭; 周燕

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基于社交数据挖掘的心理健康预警建模与分析

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本文利用现有的较完善的通用情感词典,并加入网络用词,构建与抑郁症有关的情感词典,结合现有的情感分析手段分析语句中的情感值。人工筛选抑郁用户及非抑郁用户,爬取用户的基本信息及微博内容,从获取的数据中选择相关的信息作为特征。将构建好的特征向量及人为标注的标签(是否抑郁)作为数据集,并随机划分为训练集和测试集,通过XGBoost、SVM、决策树、lightGBM等算法构建不同的分类器,结合精确率、召回率和F1值等指标,得出最优分类器XGBoost,XGBoost分类模型的准确率为91%,召回率为59%,F1分数为71%。该实验结果也表明用社交数据来预测抑郁倾向是可行的。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2020年第8期|P.172-173|共2页
作者
林靖怡; 黎大坤; 吴平鑫; 王旭; 周燕;
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作者单位

华南农业大学数学与信息学院广东省广州市510642;

华南农业大学数学与信息学院广东省广州市510642;

华南农业大学数学与信息学院广东省广州市510642;

华南农业大学数学与信息学院广东省广州市510642;

华南农业大学数学与信息学院数学系广东省广州市510642;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
抑郁预测; 情感分析; 社交数据;

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