基于大数据的数据挖掘算法在大学生心理危机预警中的研究

杨利

摘要：大学生心理管理系统的发展已成为大学生监测和预防心理危机的重要手段。高校学生管理数据库积累了大量的数据，但是数据处理工作只是简单的统计、存储和查询。文中探讨了大数据技术在当前心理管理系统中的应用，可以扩展心理危机的调查和筛选指标，实现心理预警数据的动态管理、实时监测高危人群的心理，提高学生心理危机早期识别和预警的准确性和有效性。

关键词：大数据技术；大学生心理；心理预警；动态管理

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）03-0147-02

随着移动互联网和物联网的快速发展，我们进入大数据时代，现在每天的数据记录比人类历史数据记录还要多，数据使用量从GB（10的9次方）发展到TB（10的12次方），面对复杂的半结构化或非结构化数据资源，传统的数据存储、分析和处理技术难以完成，产生大数据概念，与大数据相关的数据挖掘和数据应用已成为研究信息科学领域的热点。一直是该领域专家关注的焦点。

近年来，一些世界顶级科学期刊，开始建立大数据技术应用专栏，讨论大数据技术在各个科学领域的应用。在心理学领域，许多心理学家已经开始使用各种大数据平台来收集和处理所有类型的数据用于相關研究。目前，学生管理系统只针对学生心理健康指标的客观记录，数据处理工作仅是简单统计、存储、备份、查询等，没有充分利用这些数据，这为数据库应用和数据挖掘技术在大学生心理危机预防和发展提供空间和资源。

1 数据挖掘技术的概述

数据挖掘是从大量、不完整的、嘈杂的、模糊的和随机数据中提取潜在有用的信息和知识的过程。随着信息科学技术的发展，各个领域积累的数据量迅速增加。如何从海量数据中提取有用的知识和规则已成为研究热点之一。数据挖掘是一种数据管理、分析和处理技术，是知识发现的关键一步。该方法的主要应用是相关分析、分类、聚类、预测时序模式和偏差分析。

图1所示是一个数据挖掘模型。它表示数据挖掘的基本过程，大量的数据挖掘，根据管理的定义，预处理后的数据获得可靠的格式，便于挖掘向导处理数据，然后进入挖掘内核 得到模式集合，模式集合可以表达和解释通过挖掘管理器模式过滤之后可以得到用户理解和使用的综合知识库。

2 数据挖掘的算法概述

2.1 基于决策树的分类算法

决策树算法是基于实例类的归纳分类算法。 该算法可以为给定数据集构建决策树模型，并提取直观，易于理解的分类规则知识。基于决策树算法的自顶向下递归分类，首先，对于分类度量值数据集每个属性值进行分类，选择根节点。其次，从节点到分支机构根据不同的计量属性范围将数据集合划分为不同的数据子集； 然后递归方法地将数据分区，分区到所有子集属于同一范畴，停止扫描。最后建立末端的叶子节点。

2.2 基于人工智能的分类算法

人工神经网络的灵感来自于生物学，用人工神经网络来模拟脑神经元的处理。最好的方法是它可以通过训练方法自动匹配输入数据和输出数据，学习过程不需要控制，只要对训练参数进行调整即可。这为我们的建模提供了非常有用的手段。

2.3 基于模式识别网络算法

贝叶斯模型分类基于贝叶斯公式，根据某对象的先验概率计算后验概率来。选择后验概率最大的类作为该对象所属的类，Michie等人在1994年 将朴素贝叶斯分类与决策树算法和神经网络算法进行比较，发现贝叶斯算法和其它算法的性能在大多数情况下是相当的，在某些条件下会优于其它算法。如图1所示。

3 基于数据挖掘的心理危机预防系统的建立

基于上述挖掘算法，基于三种数据挖掘方法的心理危机预警系统结构如图2所示。系统分为三层：数据层、数据挖掘层和用户界面。数据层主要存储学生心理测试数据。处理原始数据以获得目标数据挖掘集合。数据挖掘层用于挖掘目标数据集。用户界面层可以查看数据挖掘结果和挖掘评估、条件分析和规则知识挖掘。如图2所示。

4 结语

研究大规模数据技术在大学生心理危机预警和预防自杀策略中的应用具有很高的实用价值。使用大数据技术的快速、可预测、准确和实用性等应用价值，可以快速准确地确定危机的状态和程度，从而有效地制定危机干预计划，减少或消除危机。为大数据应用技术的未来发展提供参考和借鉴。

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