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公开(公告)号：CN116153512A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310153955.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16H50/30 , G06N3/0442 , G06F16/35 , G06F40/194
Abstract: 本发明涉及一种可解释的社交媒体用户的抑郁情绪风险评估方法，属于负面情绪的筛查技术领域。首先建立用户数据库并将建立的用户数据库中的用户数据按照6:2:2划分为训练集、验证集和测试集，构建基于多时间尺度的原型学习网络MSTPNet；使用训练集对学习网络MSTPNet进行训练，使用验证集和测试集选择最优的模型参数，最后输入待评估用户的历史发帖数据获得待评估用户是否存在抑郁情绪。本发明的方法根据发帖时间的距离和阈值参数，基于层次聚类方法将帖子划分为不同的聚类，主要目的是确定原型的有效时段，为后续抑郁情绪表现原型持续时间等时间维度的分析提供支持。
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