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大数据心理学 (PYTHON版) 版权信息
- ISBN：9787121453151
- 条形码：9787121453151 ; 978-7-121-45315-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据心理学 (PYTHON版) 内容简介
大数据心理学是以心理学理论为指导、大数据技术为支撑发展起来的一门前沿交叉学科。本书采用项目式学习的理念，通过Python编程语言，涵盖大数据技术在心理咨询、消费心理、人格心理、网络心理、职业心理和教育心理等领域的应用，为读者提供了详尽的案例参考。 本书可以作为高等学校心理学、应用心理学相关专业高年级本科生的专业课程教材，人工智能、数据科学与大数据技术、应用统计学、数学与应用数学等相关专业本科生的选修课程教材，心理学、大数据相关专业硕士研究生的专业课程教材，也可供相关专业的技术人员参考。
大数据心理学 (PYTHON版) 目录
目录
第1章 言为心声：通过LDA挖掘心理咨询语料库中个体的心理和生涯主题模型 1
1．1 微言大义：心理烦恼个体的生涯主题模型分析 1
1．2 提纲挈领：心理烦恼与心理异常、心理危机个体的生涯主题模型分析 12
参考文献 22
第2章 知微知彰：“冬奥会”热点话题的识别与追踪 24
2．1 大海捞针：“冬奥会”微博博文的爬取 24
2．2 时过境迁：“冬奥会”微博博文的时间主题模型分析 28
参考文献 33
第3章 光阴似箭：“生涯”微博博文情感极性时间序列分析 35
3．1 日月如梭：“生涯”时间序列微博博文的爬取 35
3．2 沧海桑田：“生涯”微博博文情感极性时间序列分析 39
3．3 分秒必争：“生涯”与情感极性因果关系微博博文时间序列分析 49
参考文献 60
第4章 以小见大：社交媒体与消费者信心指数 62
4．1 抽丝剥茧：消费者信心指数微博用户词典的构建 62
4．2 以寡敌众：基于网络社交媒体大数据构建消费者信心指数 65
参考文献 87
第5章 当仁不让：主动性人格的文本挖掘 89
参考文献 114
第6章 妙笔生花：线性混合模型和神经网络模型分析初中生问题性互联网
使用追踪数据的准确性 117
6．1 穿针引线：线性混合模型分析初中生问题性互联网使用追踪数据的准确性 117
6．2 全神贯注：神经网络模型分析初中生问题性互联网使用追踪数据的准确性 121
6．3 神机妙算：神经网络模型与线性混合模型的分析结果对比 127
参考文献 128
第7章 字字珠玑：作文中的大世界 130
7．1 中外合璧：作文文本的主题模型分析 130
7．2 各司其职：作文文本预测职业倾向 134
参考文献 146
第8章 心花怒放：文本情感分析与文本对生活满意度的预测 147
8．1 喜出望外：文本情感分析 147
8．2 心满意足：文本对生活满意度的预测 151
参考文献 166
第9章 与众不同：特定行为与生活满意度 167
9．1 锦衣夜行：熬夜与生活满意度的关系 167
9．2 茕茕孑立：单身与否对生活满意度的影响 180
参考文献 187
第10章 儿女成行：子女不同学段的生活满意度和情感表达的差异 188
参考文献 201
第11章 扣人心弦：手机离开我了 202
参考文献 210
第12章 心慌意乱：焦虑微博的初步筛选及有效性分析 211
参考文献 222
第1章 言为心声：通过LDA挖掘心理咨询语料库中个体的心理和生涯主题模型 1
1．1 微言大义：心理烦恼个体的生涯主题模型分析 1
1．2 提纲挈领：心理烦恼与心理异常、心理危机个体的生涯主题模型分析 12
参考文献 22
第2章 知微知彰：“冬奥会”热点话题的识别与追踪 24
2．1 大海捞针：“冬奥会”微博博文的爬取 24
2．2 时过境迁：“冬奥会”微博博文的时间主题模型分析 28
参考文献 33
第3章 光阴似箭：“生涯”微博博文情感极性时间序列分析 35
3．1 日月如梭：“生涯”时间序列微博博文的爬取 35
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3．3 分秒必争：“生涯”与情感极性因果关系微博博文时间序列分析 49
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第6章 妙笔生花：线性混合模型和神经网络模型分析初中生问题性互联网
使用追踪数据的准确性 117
6．1 穿针引线：线性混合模型分析初中生问题性互联网使用追踪数据的准确性 117
6．2 全神贯注：神经网络模型分析初中生问题性互联网使用追踪数据的准确性 121
6．3 神机妙算：神经网络模型与线性混合模型的分析结果对比 127
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7．2 各司其职：作文文本预测职业倾向 134
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8．1 喜出望外：文本情感分析 147
8．2 心满意足：文本对生活满意度的预测 151
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第9章 与众不同：特定行为与生活满意度 167
9．1 锦衣夜行：熬夜与生活满意度的关系 167
9．2 茕茕孑立：单身与否对生活满意度的影响 180
参考文献 187
第10章 儿女成行：子女不同学段的生活满意度和情感表达的差异 188
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