基于大数据分析技术的心理健康智能评测系统设计

摘要：

在对现代人群进行心理健康状况评测时,常因对心理健康特征不能深度挖掘而忽视了部分心理问题,导致心理健康评测效果欠佳.为此,提出基于大数据分析技术的心理健康智能评测系统.从用户层、功能层、数据层架构心理健康智能评测系统.在用户统计分析子系统中,利用k-means聚类算法,从海量评测数据中挖掘隐藏的规律和有价值信息,并以此为基础,采用深度神经网络提取心理健康特征,获取更为准确的心理健康智能评测结果.实验表明:该系统聚类用时在0.005-0.015 s之间,聚类速度快;心理健康智能评测误差低,且不受噪声干扰,精准度达到90％-99％;数据库占用率低,始终保持在40％以内,且运行稳定,使用该系统后各项心理问题人群占比均大幅度降低,具备较好实际应用效果.

关键词：大数据、心理健康、智能评测、聚类算法、神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅教育教学改革研究项目13Z22

在线出版日期：2022-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-34