一种基于云平台的心理健康监控系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云平台的心理健康监控系统及方法，包括信息采集模块、用户分析模块、排异监测模块和评估反馈模块；信息采集模块用于对用户进行行为特征信息的采集；用户分析模块用于以所述行为特征信息为基础，对用户的心理健康状态作出预分析；所述用户行为特征信息包括社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数；排异监测模块用于对用户已知预分析结果的前提下，进一步的考虑特殊情况下用户的行为所属的心理健康范畴；排异监测模块包括对用户脱敏分析处理和三维量化分析评估反馈模块用于针对用户的心理健康状况进行评估和反馈，以帮助用户更好的了解自己改善心理健康状态。自己改善心理健康状态。自己改善心理健康状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云平台的心理健康监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及心理健康监控
，具体为一种基于云平台的心理健康监控系统及方法。

技术介绍

[0002]当前在世界的范围内，心理健康问题已经成为了导致个体“失能”的首要原因，其消极性后果占所有疾病性危害的37％，结合其“全球性”、“长期性”和“流行性”的发展趋势来看，心理健康问题的存在不仅会造成日常生活质量和主观幸福度。具体到我国的实际情况，根据调查研究结果显示，民众心理健康的整体水平同样不容乐观，心理健康问题的整体发生率达到了17.5％，由于我国庞大的人口基数，所以采用必要的应对措施来解决心理健康问题是尤为迫切的问题，且对于心理的监控多数停留在医患之间的面对面咨询和停留纸面的问卷形式的调研，对用户的心理研究较为单一。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于云平台的心理健康监控系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于云平台的心理健康监控系统，包括信息采集模块、用户分析模块、排异监测模块和评估反馈模块；信息采集模块用于对用户进行行为特征信息的采集；用户分析模块用于以行为特征信息为基础，对用户的心理健康状态作出预分析；排异监测模块用于对用户已知预分析结果的前提下，进一步的考虑特殊情况下用户的行为所属的心理健康范畴；评估反馈模块用于针对用户的心理健康状况进行评估和反馈，以帮助用户更好的了解自己改善心理健康状态。
[0005]进一步的，用户行为特征信息包括社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数；社交软件好友人数用于反映用户的社会关系的复杂程度，网购消费水平月均值用于反映用户的日常生活现状，每月网络言论回击次数用于反应用户日常的情绪状态是否稳定；信息采集模块采集用户社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数三种类型的数据，将数据传递给用户分析模块。
[0006]进一步的，用户分析模块分别对用户的社交软件好友人数数据、网购消费水平月均值数据和每月网络言论回击次数数据进行特征值分析，用户分析模块针对三种数据的特征值进行预分析，预分析对三种不同状态的心理健康传输不同的信号，当心理处于健康状态时传递第一信号，当心理处于不健康状态时传递第二信号，当心理处于亚健康状态时传递第三信号；用户分析模块将第二信号的用户数据直接反馈给评估反馈模块，用户分析模块将第一信号和第三信号对应的数据传递给排异监测模块，排异监测模块对第一信号和第三信号对应的数据进行多维度分析，进一步的对用户的心理健康状态进行确认分析得到最终心理结果；排异监测模块将最终心理结果传递给评估反馈模块。
[0007]一种基于云平台的心理健康监控方法，包括以下步骤：
[0008]步骤S100：采集用户的行为特征信息，行为特征信息包括社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数；
[0009]设置社交软件好友人数反应了用户的社交关系复杂程度，当一个人的社交软件好友人数偏低可以从侧面说明该用户与外界的接触较少，从数字变化的方面可以有效的反应一个人的心理变化状况；
[0010]设置网购消费水平月均值一定程度上反应了用户的生活现状，用户的生活现状可以有效的反应用户的基本水平的保障是否达到，进一步判断该用户的心理状况处于何种层次，据解释基本需求得到充分保障的用户产生心理问题的可能性会降低，该种情况可以有效的反应用户的心理状况；
[0011]设置每月网络言论回击次数一定程度上反应了用户的情绪状况是否稳定，当一个用户的在网上易于与他人发生冲突，则表明该用户的情绪较为不稳定，当不稳定的次数过多次的出现则进一步的表明该用户的心理状况。
[0012]步骤S200：对步骤S100中的社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数三种数据进行特征值分析，对不同的心理状态进行分析并传输对应的信号；心理健康状态传输第一信号，心理亚健康状态传输第三信号，心理不健康状态传输第二信号；
[0013]将心理状态分为三种情况是为了将心理不健康的用户更好的区分，以及对处于心理不健康和心理健康状态的用户进行更好的细化，且将这些用户定义为心理亚健康可以有效的将其与其他心理情况的用户进行区分。
[0014]步骤S300：对步骤S200中的第一信号和第三信号对应的数据进一步的从多维度进行排异分析，得到最终心理结果；
[0015]进一部的对心理健康和心理亚健康的用户进行多维度的排异分析，可以有效减少首次判断的误差，使得监控的针对性更强，针对结果更加有效真实。
[0016]步骤S400：对步骤S300中的最终心理结果进行反馈分析，当接收信号为第二信号时，直接反馈用户建议信息，建议信息包括用户的建议作息时间、建议运动量和是否及时就医；当接收信号为第一信号时，提供反馈问卷，反馈问卷包含用户的日常生活作息时间、饮食习惯、交友习惯和处理负面情绪的方法；当接收信号为第三信号时，对用户进行正向引导，正向引导包括对心理结果处于第三信号的用户提供第一信号对应数据用户的反馈问卷。
[0017]对心理不健康的不健康的用户首先进行区分，可以及时有效的将他们与其他人群进行区分，可以有效的对他们进行治疗和防止对其他不是心理不健康的用户进行不良影响；其次对心理健康的用户进行建议的采纳，使其真正了解心理健康用户的真实感受，以更好的帮助心理处于亚健康状态的用户进行正确的指导。
[0018]进一步的，步骤S200中的具体过程如下：
[0019]步骤S210：记用户社交软件好友人数为事件A，网购消费水平月均值为事件B，每月网络言论回击次数为事件C，记用户行为特征信息为集合D，集合D为事件A、事件B和事件C的可能性组合；
[0020]步骤S220：基于步骤S210中的事件A，将事件A中的社交软件好友人数低于系统预设社交软件好友人数的平均值，记为特征值为0；将事件A中的社交软件好友人数大于或等
于系统预设社交软件好友人数的平均值，记为单位特征值1；
[0021]步骤S230：基于步骤S210中的事件B，将事件B中的网购消费水平月均值低于系统预设的用户网购消费水平月均值，记为特征值0；将事件B中的网购小消费水平月均值大于或等于系统预设的用户网购消费水平月均值，记为单位特征值1；
[0022]步骤S240：基于步骤S210中的事件C，将事件C中的用户每月网络言论回击次数大于系统预设的用户每月网络言论回击次数，记为特征值0；将事件C中的用户每月网络言论回击次数小于或等于系统预设的用户每月网络言论回击次数，记为单位特征值1；
[0023]利用特征值的效果，将以上事件区分为两种特征值，有效的减少了因各种不同情况造成的数据复杂难以处理的问题，以及特征值的设置是根据心理状态的健康倾向设置的，当事件中的情况趋于心理不健康的状态则将特征值设置为0，反之则设置为1，以此设置为基础是更好的加强整体特征值对心理状态的强调，特征值的数量就可以有效的反应心理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的心理健康监控系统，其特征在于，包括信息采集模块、用户分析模块、排异监测模块和评估反馈模块；所述信息采集模块用于对用户进行行为特征信息的采集；所述用户分析模块用于以所述行为特征信息为基础，对用户的心理健康状态作出预分析；所述排异监测模块用于对用户已知预分析结果的前提下，进一步的考虑特殊情况下用户的行为所属的心理健康范畴；所述评估反馈模块用于针对用户的心理健康状况进行评估和反馈，以帮助用户更好的了解自己改善心理健康状态。2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的心理健康监控系统，其特征在于：所述用户行为特征信息包括社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数；所述社交软件好友人数用于反映用户的社会关系的复杂程度，所述网购消费水平月均值用于反映用户的日常生活现状，所述每月网络言论回击次数用于反应用户日常的情绪状态是否稳定；所述信息采集模块采集用户社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数三种类型的数据，将数据传递给所述用户分析模块。3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的心理健康监控系统，其特征在于：所述用户分析模块分别对用户的社交软件好友人数数据、网购消费水平月均值数据和每月网络言论回击次数数据进行特征值分析，所述用户分析模块针对三种数据的特征值进行预分析，所述预分析对三种不同状态的心理健康传输不同的信号，当心理处于健康状态时传递第一信号，当心理处于不健康状态时传递第二信号，当心理处于亚健康状态时传递第三信号；所述用户分析模块将第二信号的用户数据直接反馈给所述评估反馈模块，所述用户分析模块将第一信号和第三信号对应的数据传递给所述排异监测模块，所述排异监测模块对第一信号和第三信号对应的数据进行多维度分析，进一步的对用户的心理健康状态进行确认分析得到最终心理结果；所述排异监测模块将最终心理结果传递给所述评估反馈模块。4.一种基于云平台的心理健康监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：采集用户的行为特征信息，所述行为特征信息包括社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数；步骤S200：对所述步骤S100中的社交软件好友人数、网购消费水平月均值和每月网络言论回击次数三种数据进行特征值分析，对不同的心理状态进行分析并传输对应的信号；心理健康状态传输第一信号，心理亚健康状态传输第三信号，心理不健康状态传输第二信号；步骤S300：对所述步骤S200中的第一信号和第三信号对应的数据进一步的从多维度进行排异分析，得到最终心理结果；步骤S400：对所述步骤S300中的最终心理结果进行反馈分析，当接收信号为第二信号时，直接反馈用户建议信息，所述建议信息包括用户的建议作息时间、建议运动量和是否及时就医；当接收信号为第一信号时，提供反馈问卷，所述反馈问卷包含用户的日常生活作息时间、饮食习惯、交友习惯和处理负面情绪的方法；当接收信号为第三信号时，对用户进行正向引导，所述正向引导包括对心理结果处于第三信号的用户提供第一信号对应数据用户的反馈问卷。5.根据权利要求4所述的一种基于云平台的心理健康监控方法，其特征在于：所述步骤S200中的具体过程如下：步骤S210：记用户社交软件好友人数为事件A，网购消费水平月均值为事件B，每月网络
言论回击次数为事件C，记用户行为特征信息为集合D，所述集合D为事件A、事件B和事件C的可能性组合；步骤S220：基于所述步骤S210中的事件A，将事件A中的社交软件好友人数低于系统预设社交软件好友人数的平均值，记为特征值为0；将事件A中的社交软件好友人数大于或等于系统预设社交软件好友人数的平均值，记为单位特征值1；步骤S230：基于所述步骤S210中的事件B，将事件B中的网购消费水平月均值低于系统预设的用户网购消费水平月均值，记为特征值0；将事件B中的网购小消费水平月均值大于或等于系统预设的用户网购消费水平月均值，记为单位特征值1；步骤S240：基于所述步骤S210中的事件C，将事件C中的用户每月网络言论回击次数大于系统预设的用户每月网络言论回击次数，记为特征值0；将事件C中的用户每月网络言论回击次数小于或等于系统预设的用户每月网络言论回击次数，记为单位特征值1；步骤S250：基于以上步骤，所述事件A＝{0,1}，事件B＝{0,1}，事件C＝{0,1}，则事件D＝{000,001,010,100,011,110,101,111}；当事件D中的特征值为000时，传输第二信号，并将该信号进行反馈分析；当事件D中的特征值为111时，传输第一信号；当事件D中的特征值为001、010、100、011、110、101时，传输第三信号。6.根据权利要求5所述的一种基于云平台的心理健康监控方法，其特征在于：所述步骤S300的具体过程如下：步骤S310：将所述步骤S250中事件D中的特征值111、001、010、100、011、110、101记为事件Q，对事件Q进行心理量化分析，所述心理量化分析包括脱敏分析处理和三维量化分析；步骤S320：基于所述步骤S310，将事件Q中的特征值进行统一的脱敏分析处理，脱敏分析处理使得该特征值的所有用户处于同一环境的心理水平；步骤S330：基于所述步骤S320中的同一环境心理水平建立三维坐标系，将所有的用户数据规划在三维坐标轴中，量化分析用户在同一环境的心理水平下，受相同环境约束下的心理偏差值。7.根据权利要求6所述的一种基于云平台的心理健康监控方法，其特征在于：所述步骤S320中的脱敏分析处理具体过程如下：步骤S321：将事件Q中的特征值进行外加干扰进行脱敏，对事件A中的社交软件好友人数大于或等于系统预设社交软件好友人数的平均值，进行负向脱敏得到系统预设社交软件好友人数平均值水平；对事件B中的网购小消费水平月均值大于或等于系统预设的用户网购消费水平月均...

【专利技术属性】
技术研发人员：康正芳，张华明，仇曹权，夏益娴，张蕾，
申请(专利权)人：盐城国睿信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：