利用Apriori算法实现抑郁症病症表现的关联分析

• 作者: 蒋杏丽 王剑辉
• 来源期刊: 软件
• 关键词: Apriori 关联规则 数据挖掘 频繁项集
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2021.05.009

摘要

不同人群因不同的烦恼诸如工作压力大、学业压力大、经济不理想等会患有不同程度的抑郁症,对于大学生这个群体而言,抑郁症是最常见的精神障碍之一.抑郁大学生影响校园稳定的现象并不少见,而他们经常不清楚自己是否患有抑郁症.本文首先对收集到的抑郁症人群病症数据进行格式化处理,通过Apriori关联规则算法对其分析获得这些病症的频繁项集,设置最小支持度和置信度得到最终的强关联度规则模型.该方法方便了大学生进行抑郁症自测以进行及时的治疗或预防.