[发明专利]一种基于关联规则的心理健康预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于关联规则的心理健康预警系统，所述系统包括：全量测评对象的态属性数据库、心理异常对象的频繁属性组合集合生成模块、置信度约束判断模块、相关性约束判断模块、预警模型参数生成模块、心理健康预警模型和待测评对象心理状态属性数据获取模块，其特征在于：

所述全量测评对象的态属性数据库用于存储全量测评对象的态属性数据；

所述心理异常对象的频繁属性组合集合生成模块用于针对心理异常对象心理状态数据，按照给定的支持度约束要求min_sup，得到频繁属性组合集合，即频繁项集X；

所述置信度约束判断模块用于根据给定置信度约束min_con，由频繁项集X产生强关联规则集合R；

所述相关性约束判断模块用于根据给定相关性约束min_corr，提取强关联规则集合R中的有效关联规则集合TR；

所述预警模型参数生成模块用于将有效关联规则集合TR作为潜在病因和已知病因进行融合，生成心理健康模型中的参数，从而确定心理健康预警模型；

所述待测评对象心理状态属性数据获取模块用于获取测评对象心理状态属性数据；

所述心理健康预警模型根据获取的测评对象心理状态属性数据对测评对象进行分析，从而得出心理健康预警结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于关联规则的心理健康预警系统，其特征在于：

所述全量测评对象的状态属性为生物属性、社会属性、认知属性中的任一种或者任几种的组合；

所述生物属性包括性别、年龄、身高、体重、与心理状态关联的疾病；

所述社会属性包括民族、宗教信仰、学历、职业、政治面貌、籍贯、国籍、住所地；

所述认知属性包括错误观念、思维习惯、价值观、负性情绪事件。

3.根据权利要求1所述的一种基于关联规则的心理健康预警系统，其特征在于：

所述强关联规则中的相关性度量方法为全置信度、最大置信度、Kulczynski和余弦等零不变性度量方法的任一种或者任几种的组合。

4.一种基于关联规则的心理健康预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

（1）获取全量测评对象的态属性数据；

（2）针对所述全量测评对象的态属性数据中的心理异常对象，按照给定的支持度约束要求min_sup，得到频繁属性组合集合，即频繁项集X；

（3）给定置信度约束min_con，由频繁项集产生强关联规则集合R；

（4）给定相关性约束min_corr，提取强关联规则集合R中的有效关联规则集合TR；

（5）将有效关联规则集合TR作为心理异常的潜在病因输出；

（6）将潜在病因和已知病因进行融合，生成心理健康预警模型M；

（7）获取测评对象心理状态属性数据；

（8）向心理健康预警模型输入测评对象心理状态属性数据，输出预警结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于关联规则的心理健康预警方法，其特征在于，

在步骤（2）中，所述心理异常对象的状态属性为生物属性、社会属性、认知属性中的任一种或者任几种的组合；

所述生物属性包括性别、年龄、身高、体重和与心理状态关联的疾病；

所述社会属性包括民族、宗教信仰、学历、职业、政治面貌、籍贯、国籍和住所地；

所述认知属性包括错误观念、思维习惯、价值观和负性情绪事件。

6.根据权利要求4所述的一种基于关联规则的心理健康预警方法，其特征在于，

在步骤（3）中，所述强关联规则中的相关性度量方法为全置信度、最大置信度、Kulczynski和余弦等零不变性度量方法的任一种或者任几种的组合。