近年来随着互联网的广泛普及,社交媒体逐渐成为人们日常交流的重要媒介,基于社交媒体的心理健康和人格预测研究备受关注,用以改善面向社交媒体用户的社交服务体验。在现代社会中,心理健康逐渐成为人们关注的热点话题之一,而抑郁症被心理学界公认为是造成全球健康疾病的首要因素,其影响在青少年中尤为明显,抑郁症往往会导致严重的自我感知障碍,甚至产生自杀的念头,在最坏的情况下会直接导致人们的自杀,然而,许多国家在抑郁症方面仍面临心理健康诊断缺失等问题,从而导致心理疾病患者难以得到充分治疗。传统的社会认知对于抑郁证和自杀观念存在一定误解和偏见,使得许多受心理障碍影响的个体难以获得专业的心理援助,而心理疾病患者往往采用诸如社交媒体等非正式社交场合寻求心理安慰或支持。因此,基于社交媒体早期发现心理障碍有利于防止这类高危人群的心理疾病恶化到更严重的精神障碍阶段。现有研究表明,有效的心理健康分析方法往往基于经典的人格理论,其原因在于人格是与心理健康密切相关的重要心理因素之一。因此,心理健康的诊断需要充分了解患者的人格特性,以准确理解特定非临床环境中个体的行为模式。本文研究的主要目的是基于社交媒体数据采用计算方法识别用户心理健康和人格的多项预测指标,以改善社交媒体的社交支持功能,建立心理健康的早期预警机制。因此,本文研究重点关注于社交媒体中用户抑郁情绪的检测、自杀倾向的预测和人格的预测等三个重要研究问题。（1）考虑到社交媒体上具有抑郁倾向的用户在语言表达方面与一般用户用词习惯存在着差异性,提出了一种基于组合特征和多层感知机分类器的抑郁倾向预测模型。基于Reddit社交媒体论坛中用户发布的帖子,采用自然语言处理（NLP）技术和机器学习方法训练预测模型,检测可能诱发相关用户产生抑郁情绪的因素,通过评估所提出模型的效果,结合数据分析发现抑郁症会对个体的语言使用习惯产生重大影响。结果表明有效的特征选择和组合可以有效改善社交媒体上心理健康预测的性能,所提出的基于多层感知器（MLP）分类器结合组合特征（LIWC+LDA+bigram）的模型具有最佳的预测效果,预测的精确度高达91%,F1值达到0.93。（2）考虑到社交媒体上具有自杀倾向的用户往往会在发布的文本内容中传递出自杀意念的信息,提出了一种基于长短时记忆网络LSTM和卷积神经网络CNN的自杀倾向早期检测模型。该框架分别结合LSTM和CNN等深度学习模型和其他分类器构建混合模型,以改善语言模型和文本分类的性能。实验结果表明,融合LSTM和CNN的神经网络模型能够达到93.8%的预测精确度,该性能优于社交媒体上自杀倾向检测的最新方法性能,从而显著改善自杀风险的早期评估和检测水平。（3）考虑到社交媒体上用户的人格特性往往与其心理健康状态具有较强关联性,提出了一种基于社交网络特征的大五人格预测方法。采用社交网络分析（SNA）方法改进社交媒体中人格预测的效果,方法阐述了社交网络用户人格特征及其交互行为之间的关系,进而抽取大量社交文本特征和心理语言学特征预测用户的大五人格。实验结果表明,不同的文本特征对于用户人格属性的建模具有不同的作用,基于社交网络分析的人格预测可以达到78.6%的预测精确度。综上所述,面向社交媒体用户的心理健康和人格预测有助于改善心理健康检测的效果,也是未来社交媒体优化的重要方向。本文研究表明,人格预测对于心理健康检测十分必要,准确地理解用户的个体行为和人格特质有助于准确地检测其心理健康状态。同时由于社交媒体中用户隐私保护和道德规范等约束,目前研究仍面临数据缺乏的问题,特别是将心理健康预测和人格预测相结合的可用数据集,通过将用户人格和心理健康预测相结合,可以更好地了解社交媒体用户发布内容的真实意图,以构建更加有效并且智能的社交媒体支持服务系统。