【摘 要】
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识别抑郁症患者是抑郁症干预和治疗的前提.近年来微博平台蓬勃发展,已成为用户的秀场和镜,通过分析用户微博数据,可以有效识别和测量用户的健康状况.通过整合语言特征、
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)/南京陆军指挥学院作战实验中心
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识别抑郁症患者是抑郁症干预和治疗的前提.近年来微博平台蓬勃发展,已成为用户的秀场和镜,通过分析用户微博数据,可以有效识别和测量用户的健康状况.通过整合语言特征、行为特征和社会关系信息,建立了一个能用于识别潜在抑郁症的分类器.探索使用4种机器学习方法,即深度学习算法、支持向量机、贝叶斯网络和决策树,来识别是否抑郁症患者.通过10倍交叉验证评估不同模型的有效性,发现这4种方法对应的ROC曲线下面积分别为0.846,0.800,0.740和0.784.最后,将支持向量机算法分类器应用于用户抑郁程度测量,取得了与抑郁自评量表同等的效果.本研究发现,基于微博平台可以进行抑郁症的前期筛查,并且能够实时的定量监测个人的抑郁情绪及危险行为.
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