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| 內容簡介： |
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本书立足于社交媒体用户心理健康状况预警体系，梳理了国内外关于社交媒体情感分析及心理健康大数据研究进展，揭示了与心理健康状态相关的社交媒体用户情感表达语言特点，从社交媒体多源数据挖掘角度，搭建了面向心理健康的社交媒体用户情感分析框架。通过提取社交媒体平台用户生成内容的文本特征及网络行为特征，采用不同机器学习模型实现了对主观性文本情感类别的判定以及情感主题的识别。结合临床心理诊疗中用户行为相关指标，探讨了社交媒体情感分析在心理健康领域的具体应用，完成了对社交媒体用户抑郁状态的评估与预测。
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| 關於作者： |
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魏蕾如，河南信阳人，1983年1月出生，2017年12月毕业于武汉大学信息管理学院，获得管理学博士学位，现为郑州轻工业大学讲师。主要研究方向为：社交媒体数据挖掘、在线评论情感分析。主持在研教育部人文社科青年基金项目1项、河南省重点研发与推广专项项目1项、河南省教育厅人文社会科学研究项目1项。参与国家自科基金1项、省部级项目多项，发表学术论文10余篇。
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| 目錄：
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章绪论节研究背景及意义
第二节国内外研究现状分析
第三节研究目标、内容、方法、重难点与创新点
第四节本章小结
第二章社交媒体用户心理健康情感分析研究的理论基础
节社交媒体基本理论
第二节情感分析的基本理论
第三节心理健康研究相关理论
第四节本章小结
第三章社交媒体用户心理健康情感分析研究框架
节社交媒体用户情感表达的语言特点分析
第二节社交媒体用户心理健康情感分析框架
第三节本章小结
第四章基于CNN-SVM模型的社交媒体文本情感分类
节问题描述
第二节多维特征组合的CNN-SVM深度学习模型的构建
第三节基于CNN-SVM的社交媒体文本情感分类过程
第四节基于CNN-SVM的社交媒体文本情感分类实验
第五节本章小结
第五章基于Singlepass-LDA模型的心理健康情感主题识别
节问题描述
第二节主题层次识别模型Singlepass-LDA的构建
第三节基于Singlepass-LDA的负性情感主题识别过程
第四节基于Singlepass-LDA的负性情感主题识别实验
第五节本章小结
第六章社交媒体情感分析在心理健康领域的应用案例
节社交媒体情感分析在心理健康领域的应用
第二节社交媒体用户抑郁状态识别框架
第三节社交媒体用户特征提取
第四节社交媒体用户抑郁状态识别实验
第五节本章小结
第七章结语
节总结
第二节研究不足之处
第三节研究展望
参考文献
致谢
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| 內容試閱：
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前言
相对于生理健康，社会群体对心理健康的关注程度远远不够，但是伴随现代生活节奏的加快、工作压力的陡增，心理健康问题日渐突出，给人们的情感、认知和经济带来巨大的负担。这些问题的根本是情绪危机，而人们所了解的大部分情绪危机和心理健康水平是来自医疗系统的诊断，也就是只有当潜在的需求人群去专业心理诊疗机构主动接受援助时，心理医生及相关工作机构才可以进行评估和干预。临床医学表明，在整个心理援助体系的建设过程中，心理健康问题的及早识别会直接影响援助的效果，而传统心理健康研究方法的被动性、样本规模的有限性、获取数据的回溯性都会降低心理疾病诊疗的有效性和及时性。随着社交媒体与社会生活的深度融合，越来越多的用户在网络空间留下大量的个人痕迹，这些不经意留下的网络痕迹蕴含着很多有价值的信息。这些信息为分析情绪危机提供直接或者间接的证据，为临床医疗系统提供有效的补充和重要的参考来源。
本书从社交媒体用户情感分析的角度出发，分析了社交媒体用户心理健康情感表达的语言特点，在此基础上构建了面向心理健康的社交媒体情感分析框架，以实现社交媒体文本情感分类和心理健康情感主题的识别任务。通过实验和应用案例证明了本书所构建模型的有效性和有用性。本书的主要研究内容包含以下四个方面。
一是揭示了与心理健康状态相关的社交媒体用户情感表达语言特点，在此基础上，构建了面向心理健康的社交媒体用户情感分析框架。运用统计分析方法，对心理异常用户和心理正常用户发布的文本进行对比分析，从词语类别、语义类别、语言风格等方面展开，以确定心理异常人群与正常人群语言特征的差异性。以社交媒体用户情感表达语言特点为基础，针对社交媒体文本情感分类任务以及心理健康情感主题识别任务，对不同的情感分析模型进行深入研究，选择适用的模型构建社交媒体用户心理健康情感分析框架。
二是构建了混合多维特征的CNN-SVM模型，并对社交媒体文本进行情感......
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