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上传时间: 2021-03-10
详细说明：随着人们日常生活中越来越大的压力和不健康的生活方式，心理健康问题已成为全球关注的问题。 特别是与情绪有关的心理健康问题，例如情绪失调，抑郁和兴高采烈，正在严重影响人们的生活质量。 然而，由于个人情绪的复杂性和不稳定性，评估和分析日常情绪既困难又不便，这对精神卫生保健提出了重大挑战。 在本文中，我们提出了一个名为MoodMiner的新颖框架，用于评估和分析日常生活中的情绪。 MoodMiner使用手机数据-手机传感器数据和通讯数据（包括加速度，光线，环境声音，位置，通话记录等）来提取人类行为模式并评估日常情绪。 提出了一种基于因子图的模型，称为SFFG，该模型将时间和社交信息与手机感测数据结合在一起，用于日常情绪评估。 我们的方法克服了传统情绪评估方法的主观性和不一致性的问题，并在最少的用户干预下实现了相当好的准确性（大约70％）。 我们已经在Android平台上建立了具有客户的系统，并基于因子图建立了评估模型。 我们还进行了实验，以评估我们的设计的有效性和效率。
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