【摘 要】
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对于抑郁症患者的识别与诊断由于其敏感性而遇到较大瓶颈,随着社交网络的发展,中国网民广泛使用的微博平台越发受到抑郁症倾向群体的青睐,并将其作为情绪宣泄的树洞,因而追踪用户在社交平台的网络轨迹成为抑郁症患者识别的新思路。通过爬虫技术获取微博用户在个人信息、与人交往以及微博内容三个方面的相关信息后,对抑郁症患者的表征进行探究,进而提取相应的特征变量,用于统计识别模型的建立。建立抑郁症识别模型过程中,分别从统计指标体系法、机器学习分类法两个角度展开,通过Topsis距离综合评价法与XGBoost集成学习算法对抑郁
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对于抑郁症患者的识别与诊断由于其敏感性而遇到较大瓶颈,随着社交网络的发展,中国网民广泛使用的微博平台越发受到抑郁症倾向群体的青睐,并将其作为情绪宣泄的树洞,因而追踪用户在社交平台的网络轨迹成为抑郁症患者识别的新思路。通过爬虫技术获取微博用户在个人信息、与人交往以及微博内容三个方面的相关信息后,对抑郁症患者的表征进行探究,进而提取相应的特征变量,用于统计识别模型的建立。建立抑郁症识别模型过程中,分别从统计指标体系法、机器学习分类法两个角度展开,通过Topsis距离综合评价法与XGBoost集成学习算法对抑郁
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