基于文本挖掘的在线社交网络用户心理状况预测研究

• 作者: 丁诗琪 刘德喜 杨致君 游心 胡秀
• 来源期刊: 探索科学
• 学科: 工学
• 关键词: 心理健康 自然语言处理 文本挖掘 机器学习 心理学 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 探索 学习研究
• 页码范围: 280-281
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.1227/j.issn.2095-588X.2020.09.346

摘要

如何运用先进的科学技术帮助人们解决心理健康问题?自然语言处理技术和网络社交平台的快速发展给出了问题的优选答案.本团队正是基于此问题而开展了一场对于网络社交平台用户心理健康状况的研究,通过数据抓取(用户授权)、文本挖掘、自然语言处理、机器学习等技术,结合心理学、医学等专业知识,为用户检测心理健康状况,生成用户的近期画像和心理健康报告,对存在心理问题的用户进行个性化推荐,帮助用户改善心理问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘德喜		25	212	9.0	14.0
2	杨致君		1	0	0.0	0.0
3	丁诗琪		1	0	0.0	0.0
4	游心		1	0	0.0	0.0
5	胡秀		1	0	0.0	0.0