为了准确描述用户心理健康状况，提出考虑用户社交网络数据的心理健康状态评估模型。采集用户社交网络数据，采用局部线性嵌入方法对数据进行降维处理，通过LIWC词典计算词类频率、词类标准差、词类筛选提取数据语言特征，将特征输入变量，用户心理健康状态值作为支持向量机输入和输出，通过学习建立用户心理健康状态评估模型。实验结果表明，该模型可有效评估用户心理健康状态，发现存在心理健康问题的用户，具有较高的实际应用价值。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
