摘要
本发明公开了一种融合推文信息和行为特征的社交网络用户抑郁症检测方法。首先从新浪微博数据库爬取用户数据集并进行文本清洗,通过手动标注生成抑郁用户数据集和非抑郁用户数据集;然后融合多通道CNN和基于注意力机制的BiGRU对用户每条推文的情感倾向进行分析,过滤掉部分正向情感推文,形成用户历史文本;其次提取用户的发帖时间、转发行为和图像发布行为等特征构成用户行为特征向量;最后搭建融合用户历史文本和用户行为的抑郁检测模型,利用Adam优化方法对检测模型进行训练,训练结束后利用模型对待检测用户进行检测。本发明能有效融合用户推文信息和用户行为特征进行用户的抑郁状态自动检测,具有检测成本低、操作方便等特点。