摘要
本发明公开了高校社交负向情绪表征分析系统,涉及社交情绪分析技术领域,包括数据采集与预处理模块、特征提取与异常检测模块、智能感知与负向情绪表征模块以及异常风险评估与响应模块:数据采集与预处理模块,基于多维度数据源实时获取情绪特征信息,对获取到的情绪特征信息进行清洗和预处理。本发明通过计算数据一致性偏移系数和强相关性系数,解决了多维度数据特征间的多重共线性问题,避免模型回归系数不稳定。系统实时识别异常相关性并结合风险阈值分类处理,确保模型输出稳健。通过持续采集数据建立分析集合,支持长期情绪趋势分析,并根据风险等级提供个性化响应,如提醒、干预或紧急措施,实现学生情绪状态的精准管理与及时调节。
技术关键词
情绪特征
分析系统
昼夜
机器学习模型
数据
指数
社交
非线性
表达式
情绪监测系统
情绪分析技术
情感分析模型
序列
模块
文本
感知特征
速率
强度
高风险
系统为您推荐了相关专利信息
动态仿真技术
评估系统
布局
粒子群优化算法
设备状态数据
兼容性测试方法
高性能
接口
人工智能芯片技术
数据
数据
计算机程序产品
处理器
可读存储介质
标签管理
需求预测模型
多源特征
产品推荐方法
训练样本数据
客户