【摘要】：針對目前抑郁癥閱讀療法施治對象的選取樣本過于單一,私密性差,不能及時發(fā)現(xiàn)潛在患者,及時治療的現(xiàn)狀,提出了在大數(shù)據(jù)背景下基于"用戶畫像"的抑郁癥閱讀療法新模式。該模式首先根據(jù)"伯恩斯抑郁癥清單(BDC)"的內(nèi)容來構(gòu)造抑郁情緒的種子詞,然后基于機器學(xué)習(xí)的方法,綜合提煉用戶網(wǎng)上行為和抑郁情緒的主觀表露,構(gòu)建用戶抑郁情感詞典。根據(jù)抑郁情感詞典分析用戶微博文本,計算其抑郁情感指數(shù),得到"用戶畫像",進而推送相應(yīng)的閱讀治療資源�；�"用戶畫像"的閱讀療法模式大大突破了受眾范圍,便于準(zhǔn)確把握診斷、治療時機,使患者在無意識狀態(tài)下接受閱讀治療,減輕了患者經(jīng)濟和精神的雙重壓力,具有較高的社會價值和重要的現(xiàn)實意義。
[Abstract]:In view of the current situation that the selected sample of reading therapy for depression is too single, the privacy is poor, the potential patients can not be found in time, and the current situation of timely treatment. In this paper, a new reading therapy model of depression based on user portrait is proposed under the background of big data. The model firstly constructs the seed words of depression according to the contents of "Burns depression list (BDC)", and then, based on the method of machine learning, synthetically extracts the subjective expression of user's online behavior and depression emotion, and constructs the user's depression emotion dictionary. According to the depression emotion dictionary analysis user Weibo text, calculates its depression emotion index, obtains "the user portrait", then pushes the corresponding reading treatment resources. The reading therapy model based on "user Portrait" has greatly broken through the audience scope, is convenient to accurately grasp the diagnosis, the treatment opportunity, causes the patient to accept the reading treatment in the unconscious state, alleviates the patient's double pressure of economy and spirit. It has high social value and important practical significance.
【作者單位】： 曲阜師范大學(xué)日照校區(qū)圖書館;曲阜師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：2016年度校級哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項目“新媒體環(huán)境下齊魯傳統(tǒng)文化經(jīng)典藏讀模式研究”(編號:XSK201615)的研究成果之一
【分類號】：G252.1;R749.41

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8 鄭郭Z，

本文編號：2203938