典型文献
基于大数据匹配的大学生心理健康因素分析算法研究
文献摘要：
针对大学生心理健康问题相关数据的采集与分析需求,文中提出了一种基于大数据匹配的心理健康因素分析算法.通过数据的采集与预处理,实现社交模型、情感模型和兴趣模型的融合.文中分析计算了信息数据集合信息熵与信息增益率,利用剪枝决策树算法,可在最大程度分析处理相关数据的同时,使用后向剪枝理论去除不必要的根节点,从而避免了过拟合.对不同高校学生心理健康数据的分析结果说明,文中所提算法具有优良的适用性,且比现有算法的分析正确率更高,更具实用性.
文献关键词：
心理健康;大数据;决策树;剪枝理论
中图分类号：
作者姓名：
王佳齐;杨思宇
作者机构：
成都理工大学工程技术学院,四川乐山614000
文献出处：
引用格式：
[1]王佳齐;杨思宇-.基于大数据匹配的大学生心理健康因素分析算法研究)[J].电子设计工程,2022(09):22-25,30
A类：
剪枝理论
B类：
数据匹配,大学生心理健康,算法研究,心理健康问题,情感模型,兴趣模型,信息数据,数据集合,信息熵,信息增益率,决策树算法,分析处理,不必要,根节点,过拟合,高校学生,健康数据
AB值：
0.31793
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