一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统

摘要

本发明属于心理健康测评领域，提供了一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统，包括基于联邦学习进行隐私计算，得到心理测评原始数据；对心理测评原始数据进行预处理，得到预处理后的心理测评数据；基于预处理后的心理测评数据进行扫描创建二维存储矩阵，并对二维存储矩阵进行分组得到数据集；基于数据集构造频繁树进行关联分析，得到满足最小支持度的强关联规则表；根据所述强关联规则表，选择与其他因子关联性较强特征维度构造心理特征，并利用训练好的心理健康状态预测模型进行心理健康状态的预测。通过改变数据集存储方式和扫描方式，仅需扫描一次数据集即可得到强关联规则，在节省数据库存储空间的同时提升关联规则算法挖掘效率。