基于数据挖掘的心理疾病预警分析技术研究

作者：刘红红

来源：电子设计工程, 2021, 29(15): 31-35.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2021.15.007

• 数据挖掘
• 心理健康
• 系统设计
• 关联规则

针对高等院校中学生心理管理工作智能化的需求,文中对数据挖掘技术进行了研究,设计了心理疾病的预警分析系统。该系统基于B/S架构,使用ASP.NET技术,从用户的角度分为两大类功能模块:一类面向学生,可以实现学生信息的采集、心理健康在线评测与结果查询;另一类面向系统管理人员,可以实现学生信息、心理评测、数据统计与算法的参数调整。系统引入了数据挖掘中的Apriori算法,通过定义关联规则与频繁项集,进行数据的连接与剪枝,得到了心理健康数据背后的隐藏规律与有效信息。最后,对某高校5 322名学生进行了数据的采集、清洗与挖掘。在数据挖掘过程中,对于Apriori的最小支持度设置为0.25,最小置信度设置为0.35。通过数据挖掘分析,发现了其中231名学生具有一定的心理问题,约占学生总数的4.34%;其中,32名学生存在严重的心理疾病,通过系统可以及时发出预警信息。

• 单位
  西安航空职业技术学院