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摘要
针对现阶段心理测评系统对大数据统计、分类能力的匮乏与不足，提出了一种基于网络大数据捕获的心理测评系统。利用Apriori算法和决策树模型为核心，通过挖掘数据、建立关联性等方法设计在线心理测评系统，通过分析系统模型在应用中的不足之处，对Apriori算法提出了引入兴趣度改进方案，将系统关联性挖掘准置信度提升了20%;针对决策树模型在应用时出现的问题，对Apriori算法进行改进，显著提升了模型的分类预测效果；最后通过对系统性能和功能测试，结果表明设计系统可以满足基于大数据的心理问题预测。
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