一种心理测评量表缺失项填充方法技术

本发明专利技术公开了一种心理测评量表缺失项填充方法，根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，所述二维矩阵R包括评测对象和测评项目；再根据二维矩阵R的已有数据计算评测对象u与其它评测对象v之间的相似度S

【技术实现步骤摘要】
一种心理测评量表缺失项填充方法
本专利技术涉及心理测评
，具体涉及一种心理测评量表缺失项填充方法。
技术介绍
心理测评量表又叫心理测量，是指依据一定的心理学理论，使用一定的操作程序，给人的能力、人格及心理健康等心理特性和行为确定出一种数量化值。根据量表评测出的量化值就可以对人的心理状态进行评估。一个完整的心理评测量表往往由若干个评测维度构成，每个评测维度针对心理的一个维度进行评测，每个维度的评测还包括若干个项目。例如，为了评测刑满释放人员重新犯罪问题，我国监狱大都使用《中国罪犯心理测试个性测验》(COPA-PI)量表对刑满释放人员进行心理评测，以评估刑满释放人员的再犯罪风险。COPA-PI量表包含13个维度：(1)内外倾，共含10个项目；(2)情绪稳定性，共10个项目；(3)同众性，共8个项目；(4)冲动性，共10个项目；(5)共计性，共8个项目；(6)报复性，共10个项目；(9)自信心，共10个项目；(10)焦虑感，共10个项目；(11)聪慧性，共10个项目；(12)心理变态倾向，共14个项目；(13)犯罪思维模式，共10个项目。心理评测量表的每个项目对应于一个选择题目，评测人做出的不同选择将对应该项目评测的具体量化值。在实际心理评测过程中，可能会由于某些客观原因(如，漏填信息)或者评测对象的不配合，导致评测量表中部分值缺失或者无效，从而产生测评结果不准确或者无法评测的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种心理测评量表缺失项填充方法，该方法根据已有的存在缺失数据的测评量表，利用同类评测对象间的相似性对缺失项进行填充，将数据填充完整。本专利技术通过下述技术方案实现：一种心理测评量表缺失项填充方法，包括以下步骤：S1、根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，所述二维矩阵R包括评测对象和测评项目；S2、根据二维矩阵R的已有数据计算待评测对象u与其它评测对象v之间的相似度Suv，Suv的计算公式如下式所示：式中，I(u，v)表示待评测对象u和v都已评测过的项目集合，α为一个常数参数；S3、将Suv按照由高到低的顺序排序对相似度进行排序，并选择出前K个评测对象加入集合N(u)；其中，N(u)表示与待测评对象相似度较高的测评对象集合；|N(u)|＝K，K表示集合中的测评对象的个数；S4、根据插值方法计算出评测对象u缺失项目j的分值，计算过程如下式所示：式中，是缺失项ruj的插值，wuv表示待评测对象v对评测对象u的插值权重；S5、根据矩阵和向量求解获得插值权重wuv，将插值权重wuv代入式(2)中计算出评测对象u缺失项目j的分值。采用某个量表对若干个人进行心理评测，那么这些评测人在各个项目上的得分就可以使用一个二维矩阵R来表示，其中矩阵的第u行和第j列的元素为ruj，表示评对象u在第j个评测项目上的得分值。当某个评测对象存在缺失项时，利用同类评测对象间的相似性对缺失项进行填充。本专利技术的构思在于：根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，根据二维矩阵R中的已有值来计算部分未知值。本专利技术通过构建的二维矩阵R计算测评对象的相似度进行分组，将相似度高的评测对象定义为一组相似测评对象，在一组相似测评对象中根据二维矩阵R中已有值来计算部分评测项目中的缺失值，即利用同类评测对象间的相似性对缺失项进行填充，将数据填充完整。进一步地，根据最小二乘法获取最优插值权重的如下式所示：minw∑i≠j(rui-∑v∈N(u)wuvrvi)2(3)根据统计原理，将式(3)中等价为线性回归方程，如下式所示：Aw＝b(4)，式中，A为一个K×K的矩阵，b向量，通过二维矩阵R获得。进一步地，当二维矩阵R中的数据为密集型场景时，矩阵A中的元素Avm定义为：Avm＝∑i≠jrvirmi(5)式中，v，m∈N(u)；同理，向量b∈RK定义为：bv＝∑i≠jrvirui(6)式中，v∈N(u)。进一步地，当二维矩阵R中的数据为稀疏型场景时，使用矩阵和来分别近似A矩阵和b向量，矩阵和向量的定义如下：式中，v，m∈N(u)；式中，v∈N(u)；对每对评测对象对(v∈N(u)，m∈N(u)，使用公式(7)计算直，然后根据直计算avg，如下式所示：将A矩阵和b向量近似为矩阵和向量，则有：式中，v，m∈N(u)，avg为所有的平均值，β为控制缩放的常数；式中，v，m∈N(u)；avg为所有的平均值，β为控制缩放的常数；矩阵和向量分别是A矩阵和b向量的近似，最优插值权重的表达式优化如下式所示：本专利技术中密集型场景具体是指评测对象u的邻居对除了项目j以外的项目都做了有效评测；稀疏型场景具体是指测对象u的K个邻居也缺少若干评测项目的数据。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本专利技术通过构建的二维矩阵R计算测评对象的相似度进行分组，将相似度高的评测对象定义为一组相似测评对象，在一组相似测评对象中根据二维矩阵R中已有值来计算部分评测项目中的缺失值，即利用同类评测对象间的相似性对缺失项进行填充，将数据填充完整。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：图1为本专利技术稀疏型场景计算缺失项目的流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例1：如图1所示，一种心理测评量表缺失项填充方法，包括以下步骤：S1、根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，所述二维矩阵R包括评测对象和测评项目，如表1所示：表1在表1中，符号“×”表示评测对象存在的缺失项。考虑到在实际评测过程中，一组评测对象中一个评测对象往往存在若干个与他心理状态相似的评测对象，而这些心理状态相似的人员可能对同一个测评项目给出非常相似的选择，即这些评测对象在同一评测项目上的得分相近。基于这一原理，在填充评测对象u的第j项未知分值ruj时，可以使用其他与u相似的待评测人员在第j项目上的得分来推测出ruj；S2、根据二维矩阵R的已有数据计算待评测对象u与其它评测对象v之间的相似度Suv，Suv的计算公式如下式所示：式(1)为自己定义的可以反映对象之间相似度的一个计算模型，利用近似的对象去补全待评测对象的缺失值。式中，I(u，v)表示待评测对象u和v都已评测过的项目集合，α为一个常数参数；S3、将Suv按照由高到低的顺序排序对相似度进行排序，并选择出前K个评测对象加入集合N(u)，K为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心理测评量表缺失项填充方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，所述二维矩阵R包括评测对象和测评项目；/nS2、根据二维矩阵R的已有数据计算待评测对象u与其它评测对象v之间的相似度S

【技术特征摘要】
1.一种心理测评量表缺失项填充方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据已有的若干同类评测对象的心理测评量表建立二维矩阵R，所述二维矩阵R包括评测对象和测评项目；
S2、根据二维矩阵R的已有数据计算待评测对象u与其它评测对象v之间的相似度Suv，Suv的计算公式如下式所示：



式中，I(u，v)表示待评测对象u和v都已评测过的项目集合，α为一个常数参数；
S3、将Suv按照由高到低的顺序排序对相似度进行排序，并选择出前K个评测对象加入集合N(u)；
其中，N(u)表示与待测评对象相似度较高的测评对象集合；|N(u)|＝K，K表示集合中的测评对象的个数；
S4、根据插值方法计算出评测对象u缺失项目j的分值，计算过程如下式所示：



式中，是缺失项ruj的插值，wuv表示待评测对象v对评测对象u的插值权重；
S5、根据矩阵和向量求解获得插值权重wuv，将插值权重wuv代入式(2)中计算出评测对象u缺失项目j的分值。


2.根据权利要求1所述的一种心理测评量表缺失项填充方法，其特征在于，根据最小二乘法获取最优插值权重的如下式所示：
minw∑i≠j(rui-∑v∈N(u)wuvrvi)2(3)
根据统计原理，将式(3)中等价为线性回归方程，如下式所示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雄，任朝俊，任婧，徐世中，王晟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51