[發明專利]面向抑郁情緒的心理干預方案個性化推薦方法

在審

• 申請號: 201410261162.0
• 申請日: 2014-06-13
• 公開（公告）號: CN104143165A
• 公開（公告）日: 2014-11-12
• 發明（設計）人: 朱健鵬;田瓊;朱廷劭
• 申請（專利權）人: 朱健鵬;田瓊;朱廷劭
• 主分類號: G06Q50/22
• 分類號: G06Q50/22
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

1.面向抑郁情緒的心理干預方案個性化推薦方法，其特征是：

在不侵犯網絡用戶正當利益的情況下，通過分析計算用戶的日常網絡行為特征數據來評估和預測用戶的實際心理狀態。然后針對抑郁情緒目標個體，由計算機自動地用網絡瀏覽器向及時地向其推薦抑郁情緒調節建議或者方案，實現對網絡用戶及時有效的抑郁情緒干預，使得用戶在日常上網瀏覽的過程中就能夠獲得抑郁情緒調節服務。本發明的既可以針對單個用戶進行有效的心理干預，亦可對萬人以上的網絡用戶群體進行有效的有針對性個性化心理干預。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于用戶心理特征量化計算和針對抑郁情緒網絡用戶的個性化干預兩大核心部分。

用戶心理特征量化計算部分解決的是從大量目標觀測群中快速篩選有抑郁情緒問題的觀測對象。針對抑郁情緒網絡用戶的個性化干預部分是在用戶心理特征量化計算部分的基礎上，利用用戶心理特征量化計算部分所計算出來的用戶心理特征數據，結合應用心理學的知識和理論，以機器學習技術和計算機網絡技術進行干預的。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于面向抑郁情緒的心理干預方案個性化推薦的主要步驟是：

(1)將用戶網絡行為指標進行系統化抽象，針對用戶的網絡行為建立靜態和動態用戶網絡行為指標體系。

(2)根據抑郁情緒網絡行為指標，采集用戶的網絡行為數據，并對這些數據進行清理，清除數據中的異常數據，糾正錯誤，去除冗余數據，將處理后的數據存入數據庫。

(3)建立用戶心理狀態評估和預測計算模型，利用該模型解決從大量目標觀測群體中快速篩選有抑郁情緒問題的觀測對象。

(4)本發明充分吸收傳統抑郁干預模式人性化、個性化、可互動的優點，嚴格依據用戶的網絡行為特征，基于多標簽分類技術建立一個面向抑郁情緒干預的知識庫。

(5)在上一步(4)中面向抑郁情緒干預的知識庫的基礎上，訓練出一組分類器，該組分類器是一組對于輸入特征向量敏感的分類器。該組分類器的輸入為針對每個用戶在抑郁情緒網絡指標上的一組心理特征向量(一般為n個向量，每個向量的維數不固定)。該組分類器的輸出為一組經過歸一化處理的實數值，其中每個分類器對應一個實數值。

(6)根據實際需要給定一個閾值，大于該閾值的進行輸出，并將輸出結果排序，排序后的集合就是擬推薦給網絡用戶進行抑郁情緒干預的知識庫中的元素，用戶按此排序后的推薦內容進行自助心理干預，進而用戶也可就此次干預進行打分。