本文關鍵詞：基于新浪微博的互聯(lián)網(wǎng)用戶心理健康狀態(tài)判別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當前,心理健康(抑郁)問題已經(jīng)成為了當今社會除身體健康以外危害人類健康的又一個重要問題。這個問題的存在不但對于個人有著巨大的危害,同時對于整個社會環(huán)境也有著不小的影響。本文針對目前傳統(tǒng)心理學測量領域在心理健康方面測量的弊端,提出了通過使用互聯(lián)網(wǎng)用戶的社交媒體行為來進行心理健康(抑郁)狀態(tài)的辨識方法,通過使用機器學習的方法來構(gòu)建抑郁預測模型。本文首先分析了互聯(lián)網(wǎng)社交媒體行為和心理健康狀態(tài)的研究現(xiàn)狀與優(yōu)缺點,繼而論述了使用社交媒體行為來預測抑郁狀態(tài)的可行性。然后針對當前心理健康狀態(tài)量表測量法的某些弊端,提出了使用互聯(lián)網(wǎng)用戶社交媒體行為來替代傳統(tǒng)方式的整個流程方法,并且實現(xiàn)了基于用戶社交媒體行為的抑郁狀態(tài)預測模型。緊接著通過對原數(shù)據(jù)不同時間周期的探討來論證提高預測模型準確性的方法,并在最后構(gòu)建和展望了心理健康狀態(tài)展示及援助工作。本文根據(jù)語言和行為特征通過使用10,102個新浪微博用戶的社交媒體行為構(gòu)建了抑郁預測模型。通過使用機器學習的方法,我們通過不同的時間周期探討了模型的分類和預測效果。其結(jié)果說明用戶的抑郁狀態(tài)是可以通過其新浪微博的使用數(shù)據(jù)預測出來的,并且具有滯后性的特點。
【關鍵詞】：機器學習 數(shù)據(jù)挖掘 心理健康 抑郁預測
【學位授予單位】：河南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：C912.6;TP181
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 引言8-14
• 1.1 當下互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與社交媒體的大數(shù)據(jù)趨勢8-9
• 1.2 心理健康問題的現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究問題的提出11-12
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 綜述14-20
• 2.1 心理健康與網(wǎng)絡行為的關聯(lián)14-17
• 2.1.1 心理健康14-15
• 2.1.2 網(wǎng)絡行為15-16
• 2.1.3 心理健康與網(wǎng)絡行為的關聯(lián)16-17
• 2.2 網(wǎng)絡行為的類型17-18
• 2.3 網(wǎng)絡行為的測量18-20
• 第三章 基于機器學習方法的心理健康模型20-28
• 3.1 研究方案20
• 3.2 技術(shù)路線20-28
• 3.2.1 原始數(shù)據(jù)的獲取與預處理21-23
• 3.2.2 機器學習與模型的建立23-26
• 3.2.3 結(jié)果的推介26-28
• 第四章 基于新浪微博的互聯(lián)網(wǎng)用戶抑郁預測模型28-46
• 4.1 原始數(shù)據(jù)的獲取28-35
• 4.1.1 用戶集28-29
• 4.1.2 發(fā)送問卷獲得回饋29-31
• 4.1.3 獲取網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)31-35
• 4.2 新浪微博用戶特征的提取與選擇35-41
• 4.2.1 特征提取35-38
• 4.2.2 特征選擇38-41
• 4.3 心理健康抑郁預測模型的建立與評估41-42
• 4.3.1 分類41-42
• 4.3.2 預測42
• 4.3.3 模型評估42
• 4.4 不同時間維度下模型效果的討論42-46
• 第五章 社交媒體心理健康模型的應用46-56
• 5.1 基于FLASH的心理健康研究結(jié)果展示平臺46-52
• 5.1.1 使用Flash技術(shù)搭建平臺的優(yōu)勢46-47
• 5.1.2 展示平臺的結(jié)構(gòu)及相應模塊47-52
• 5.2 北京居民心理健康綜合服務平臺52-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻58-62
• 致謝62-64
• 攻讀學位期間發(fā)表論文及參加的項目64-65

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