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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种社交网络自杀意念检测方法及系统，包括：获取自杀风险个体知识图谱；基于所述自杀风险个体知识图谱以及双层注意力机制，获取用户自杀意念关键影响因素，并基于社交网络构建图神经网络，由所述图神经网络计算得到用户自杀判定结果。本发明通过构建基于自杀风险个体知识图谱，以及建立双层注意力机制，有效解决了社交网络中对自杀意念分析存在数据不易获取以及数据稀少的问题。

主权项：1.一种社交网络自杀意念检测方法，其特征在于，包括：获取自杀风险个体知识图谱；基于所述自杀风险个体知识图谱以及双层注意力机制，获取用户自杀意念关键影响因素，并基于社交网络构建图神经网络，由所述图神经网络计算得到用户自杀判定结果；所述获取自杀风险个体知识图谱，具体包括：基于预设向量连接表示规则、文本词向量规则和卷积神经网络构建用户在社交网络中的个人信息表示、个人经历表示、人格特质表示、发博行为表示、情绪表达表示和社交互动表示；所述基于预设向量连接表示规则、文本词向量规则和卷积神经网络构建用户在社交网络中的个人信息表示、个人经历表示、人格特质表示、发博行为表示、情绪表达表示和社交互动表示，具体包括：采用预设三维向量表示用户性别标量信息，采用当前用户年龄以及预设最大用户年龄获得用户年龄标量信息，并采用预设长度向量表示用户位置标量信息；获取用户在预设时间区间的压力区间、压力等级和压力类别，由所述压力区间、所述压力等级和所述压力类别形成若干压力周期；获取社交网络高频种子词和用户发布的博文集合，基于所述社交网络高频种子词和所述博文集合，得到追求完美特质分量和反刍思维分量，并基于所述压力区间获得人际关系敏感程度分量；分别采用第一预训练模型提取用户单条微博的文本表示，采用第二预训练模型提取用户单条微博的图像表示，将用户的发博时间映射至预设时间区间中，由所述文本表示、所述图像表示和所述发博时间进行拼接并由预设循环神经网络表示为用户发博行为特征矩阵；根据词频提取自杀词、遗言词、未来词、否定词和自我关注词，并获取情绪转变属性值；获取用户的被关注人数、关注人数、互动次数以及相邻用户数，由所述被关注人数、所述关注人数、所述互动次数和所述相邻用户数得到用户个人社交互动实例化表示向量。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种社交网络自杀意念检测方法及系统