一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，属于内容推荐技术领域。本发明专利技术包括个人情绪分析模块、计算处理模块、课程匹配模块、课程推荐模块和课程接收模块；所述个人情绪分析模块用于对表现个人情绪的相关因素进行数据、内容采集，对采集内容进行相关处理，并将处理后的采集内容传输至计算处理模块；所述计算处理模块对个人情绪分析模块传输的采集内容进行接收，并根据采集内容对个人情绪走向、发生概率、主导因素和各因素所占比重进行计算、预测；本发明专利技术对心理健康隐藏人群进行挖掘，保证该类人群在心理健康初期得到很好的心理辅导，减避该类人群心理问题逐渐严重化，进一步缓解了社会心理健康问题。进一步缓解了社会心理健康问题。进一步缓解了社会心理健康问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法


[0001]本专利技术涉及内容推荐
，具体为一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法。

技术介绍

[0002]心理健康是指心理的各个方面及活动过程处于一种良好或正常的状态，随着社会多元化的发展，个人心理健康问题日愈引人关心，个人心理健康不仅影响自身发展,也关系到社会的发展，因此，亟待解决。
[0003]现有的心理健康课程推荐系统主要对留有心理健康案底的人群推荐心理健康课程，无法对心理健康隐藏人群推荐相关课程，使得该类隐藏人群无法在初期得到很好的心理辅导，导致该类人群心理问题逐渐严重化，加剧社会心理健康问题，以及现有的心理健康课程推荐系统在对个人心理健康问题进行预测、判断时，仅通过个人日常观看内容进行判断，无法避免其它因素干扰，预测精度低，以及现有的心理健康课程推荐系统在推荐课程时经常向客户推荐大量课程，且无法对客户产生心理问题的主导因素进行判断，从而浪费客户时间，且辅助治疗效果不明显。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：包括个人情绪分析模块、计算处理模块、课程匹配模块、课程推荐模块和课程接收模块；
[0006]所述个人情绪分析模块用于对表现个人情绪的相关因素进行数据、内容采集，对采集内容进行相关处理，并将处理后的采集内容传输至计算处理模块；
[0007]所述计算处理模块对个人情绪分析模块传输的采集内容进行接收，并根据采集内容对个人情绪走向、发生概率、主导因素和各因素所占比重进行计算、预测，并将计算内容和个人情绪主导因素传输至课程匹配模块；
[0008]所述课程匹配模块用于对计算处理模块传输的计算内容和个人情绪主导因素进行接收，基于计算内容和个人情绪主导因素匹配适合使用者的心理健康课程，并将课程匹配结果传输至课程推荐模块；
[0009]所述课程推荐模块对课程匹配模块传输的课程匹配结果进行接收，并结合课程授课教师和授课教师课程安排时间对课程进行合理规划，并将规划处理后的课程传输至课程接收模块，以及对课程接收模块传输的反馈信息进行接收；
[0010]所述课程接收模块对课程推荐模块传输的课程规划进行接收，并根据接收内容选择是否接受，并将接受选择结果和个人相关信息反馈至课程推荐模块。
[0011]进一步的，所述个人情绪分析模块包括通话分贝采集单元、视频观看信息采集单元、搜索内容采集单元、通话分贝处理单元和统计处理单元；
[0012]所述通话分贝采集单元对智能电子产品使用者的通话分贝值进行采集，并将采集的通话分贝信息传输至通话分贝处理单元；
[0013]所述视频观看信息采集单元对智能电子产品使用者的视频观看内容、时长和重复视频播放次数进行采集，并将采集内容传输至统计处理单元；
[0014]所述搜索内容采集单元对智能电子产品使用者的搜索关键词和关键词重复搜索次数进行采集，并将采集内容传输至统计处理单元；
[0015]所述通话分贝处理单元对通话分贝采集单元传输的通话分贝信息进行接收，将接收内容按照单分贝、多分贝进行划分，基于单分贝对多分贝中存在的其它声音进行去噪处理，将去噪处理后的通话分贝信息进行标记，其中，单分贝表示只有一种声音存在时的分贝，多分贝表示两种或两种以上声音存在时的分贝，并将处理后的通话分贝信息传输至计算处理模块；
[0016]所述统计处理单元对视频观看信息采集单元和搜索内容采集单元采集的信息进行接收，对接收内容按照消极信息和积极信息进行划分，对划分后各种信息出现的次数和信息重复出现的次数进行统计，并将统计结果传输至计算处理模块。
[0017]进一步的，所述计算处理模块包括计算单元一、计算单元二和分析处理单元；
[0018]所述计算单元一对通话分贝处理单元传输的处理结果进行接收，基于处理结果对智能电子产品使用者在通话过程中是否出现情绪波动进行预测、计算，并将预测、计算结果传输至分析处理单元；
[0019]所述计算单元二对统计处理单元传输的统计结果进行接收，根据统计结果对智能电子产品使用者日常生活中出现消极情绪进行预测、计算，并将预测、计算结果传输至分析处理单元；
[0020]所述分析处理单元对计算单元一和计算单元二传输的预测、计算结果进行接收，根据接收内容分析智能电子产品使用者是否存在心理健康问题，并将分析结果和预测、计算结果传输至课程匹配模块。
[0021]进一步的，所述计算单元一对使用者在通话过程中是否出现情绪波动进行预测、计算的具体方法为：
[0022]Step1:以时间为横坐标，各时刻的通话分贝值为纵坐标构建直角坐标系，取与x轴、y轴方向相同的两个单位向量i、j作为基底，则坐标系中任意一个坐标都可以用向量进行表示；
[0023]Step2:设各点的坐标向量为，则通过向量之间的相减运算预测使用者在通话过程中是否出现情绪波动，以及单次出现情绪波动的总时长，并将预测出使用者在通话过程中出现情绪波动的坐标向量放入集合S，其中，a表示时间值，b表示a时刻的通话分贝值，a、b为变量，n＝1、2、3、4、5...，n表示向量坐标的次序；
[0024]Step3:先预测分析进行标记处理后的通话分贝信息，若存在情绪波动情况，则无需对未标记处理后的通话分贝信息进行预测分析，若不存在情绪波动情况，则对未标记处理后的通话分贝信息进行预测分析，进行标记处理的通话分贝信息对使用者的情绪反应更具代表性，先对其进行预测分析，可快速对使用者的情绪进行预测，减少预测分析时间，且预测结果更加精确；
[0025]Step4:预测使用者是否出现情绪波动的具体公式为：
[0026]向量相减运算公式为：
[0027][0028]通过判断值的正负，预测使用者在通话过程中是否出现情绪波动，若值为负，则出现情绪波动，将An坐标向量按照n值大小顺序放入集合S，并将An点作为情绪波动参考点，若值为正，则未出现情绪波动，此时将An坐标向量舍弃，将An放入集合S中，可通过n值是否连续，快速计算使用者单次出现情绪波动的总时长；
[0029]基于集合S对使用者单次出现情绪波动总时长进行计算，若使用者出现情绪波动时间过短，则对该段时间内的坐标向量再次进行计算，构建该段时间内表示通话分贝的函数表达式F(t)：
[0030]使用者单次出现情绪波动总时长T的计算公式为：
[0031]T＝a
n
‑
a
n
‑
z
；
[0032]其中，z表示向量坐标次序，a
n
‑
a
n
‑
z
表示第n
‑
z个向量距离第n个向量之间发生的总时长，当T≤30s时，带入F(t)公式进行计算、预测，通过计算使用者单次出现情绪波动总时长，可避免使用者在通话过程中因发生意外情况而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，其特征在于：包括个人情绪分析模块(S1)、计算处理模块(S2)、课程匹配模块(S3)、课程推荐模块(S4)和课程接收模块(S5)；所述个人情绪分析模块(S1)用于对表现个人情绪的相关因素进行数据、内容采集，对采集内容进行相关处理，并将处理后的采集内容传输至计算处理模块(S2)；所述计算处理模块(S2)对个人情绪分析模块(S1)传输的采集内容进行接收，并根据采集内容对个人情绪走向、发生概率、主导因素和各因素所占比重进行计算、预测，并将计算内容和个人情绪主导因素传输至课程匹配模块(S3)；所述课程匹配模块(S3)用于对计算处理模块(S2)传输的计算内容和个人情绪主导因素进行接收，基于计算内容和个人情绪主导因素匹配适合使用者的心理健康课程，并将课程匹配结果传输至课程推荐模块(S4)；所述课程推荐模块(S4)对课程匹配模块(S3)传输的课程匹配结果进行接收，并结合课程授课教师和授课教师课程安排时间对课程进行合理规划，并将规划处理后的课程传输至课程接收模块(S5)，以及对课程接收模块(S5)传输的反馈信息进行接收；所述课程接收模块(S5)对课程推荐模块(S4)传输的课程规划进行接收，并根据接收内容选择是否接受，并将接受选择结果和个人相关信息反馈至课程推荐模块(S4)。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，其特征在于：所述个人情绪分析模块(S1)包括通话分贝采集单元(S11)、视频观看信息采集单元(S12)、搜索内容采集单元(S13)、通话分贝处理单元(S14)和统计处理单元(S15)；所述通话分贝采集单元(S11)对智能电子产品使用者的通话分贝值进行采集，并将采集的通话分贝信息传输至通话分贝处理单元(S14)；所述视频观看信息采集单元(S12)对智能电子产品使用者的视频观看内容、时长和重复视频播放次数进行采集，并将采集内容传输至统计处理单元(S15)；所述搜索内容采集单元(S13)对智能电子产品使用者的搜索关键词和关键词重复搜索次数进行采集，并将采集内容传输至统计处理单元(S15)；所述通话分贝处理单元(S14)对通话分贝采集单元(S11)传输的通话分贝信息进行接收，将接收内容按照单分贝、多分贝进行划分，基于单分贝对多分贝中存在的其它声音进行去噪处理，将去噪处理后的通话分贝信息进行标记，并将处理后的通话分贝信息传输至计算处理模块(S2)；所述统计处理单元(S15)对视频观看信息采集单元(S12)和搜索内容采集单元(S13)采集的信息进行接收，对接收内容按照消极信息和积极信息进行划分，对划分后各种信息出现的次数和信息重复出现的次数进行统计，并将统计结果传输至计算处理模块(S2)。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，其特征在于：所述计算处理模块(S2)包括计算单元一(S21)、计算单元二(S22)和分析处理单元(S23)；所述计算单元一(S21)对通话分贝处理单元(S14)传输的处理结果进行接收，基于处理结果对智能电子产品使用者在通话过程中是否出现情绪波动进行预测、计算，并将预测、计算结果传输至分析处理单元(S23)；所述计算单元二(S22)对统计处理单元(S15)传输的统计结果进行接收，根据统计结果
对智能电子产品使用者日常生活中出现消极情绪进行预测、计算，并将预测、计算结果传输至分析处理单元(S23)；所述分析处理单元(S23)对计算单元一(S21)和计算单元二(S22)传输的预测、计算结果进行接收，根据接收内容分析智能电子产品使用者是否存在心理健康问题，并将分析结果和预测、计算结果传输至课程匹配模块(S3)。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的心理健康课程推荐系统及方法，其特征在于：所述计算单元一(S21)对使用者在通话过程中是否出现情绪波动进行预测、计算的具体方法为：Step1:以时间为横坐标，各时刻的通话分贝值为纵坐标构建直角坐标系，取与x轴、y轴方向相同的两个单位向量i、j作为基底，则坐标系中任意一个坐标都可以用向量进行表示；Step2:设各点的坐标向量为则通过向量之间的相减运算预测使用者在通话过程中是否出现情绪波动，以及单次出现情绪波动的总时长，并将预测出使用者在通话过程中出现情绪波动的坐标向量放入集合S；Step3:先预测分析进行标记处理后的通话分贝信息，若存在情绪波动情况，则无需对未标记处理后的通话分贝信息进行预测分析，若不存在情绪波动情况，则对未标记处理后的通话分贝信息进行预测分析；Step4:预测使用者是否出现情绪波动的具体公式为：向量相减运算公式为：通过判断值的正...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇曹权，张华明，康正芳，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：