换一批摘要为了准确描述用户心理健康状况,提出考虑用户社交网络数据的心理健康状态评估模型.采集用户社交网络数据,采用局部线性嵌入方法对数据进行降维处理,通过LIWC词典计算词类频率、词类标准差、词类筛选提取数据语言特征,将特征输入变量,用户心理健康状态值作为支持向量机输入和输出,通过学习建立用户心理健康状态评估模型.实验结果表明,该模型可有效评估用户心理健康状态,发现存在心理健康问题的用户,具有较高的实际应用价值.
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