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基于文本挖掘的社交网络抑郁用户检测的开题报告
一、选题背景和意义
社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，人们通过社交网络来交流、分享、获取信息等。然而，在社交网络中也存在着抑郁症患者，他们往往会以一种特殊的方式表达自己的心情。因此通过对社交网络中用户的文本数据进行挖掘，可以检测出抑郁症患者，提供早期预警和帮助。
二、相关文献综述
1.《开源数据集基于社交媒体的抑郁症检测和情感分析》
该文献用情感词典进行分析，从社交媒体的用户数据中挖掘出抑郁症患者的特征，以及预测抑郁症的可能性。
2.《基于LDA主题模型的社交媒体抑郁症检测研究》
该文献用LDA主题模型对社交媒体用户的文本进行分析，提取出主题，并根据主题和情感词判断出是否存在抑郁症。
以上两篇文献都通过文本挖掘技术来进行用户检测，而本文献则结合了两种方法，以提高检测的准确性。
三、研究目标和方法
1.研究目标：
基于文本挖掘技术，通过对社交网络用户的文本数据进行分析，检测出抑郁症患者，提供早期预警和帮助。
2.研究方法：
（1）数据获取：从社交媒体中获取用户的文本数据，包括用户的微博、微信等。
（2）数据预处理：对获取的文本数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理。
（3）特征提取：根据情感词表和抑郁症症状表，提取出表示抑郁症情感倾向的特征词汇。
（4）抑郁症检测模型建立和评估：结合LDA主题模型和情感词判定法，建立抑郁症检测模型，并对模型进行评估和优化。
四、预期成果和创新点
预期成果：
通过对社交网络中用户的文本数据进行挖掘，检测出抑郁症患者，并提供早期预警和帮助。
创新点：
本文献采用了LDA主题模型和情感词判定法的结合方式来进行抑郁症检测，提高了检测的准确性，同时该方法可以应用于其他情感倾向的检测中。