[发明专利]一种基于大数据分析的心理自我治愈系统

权利要求书

1.一种基于大数据分析的心理自我治愈系统包括以下步骤：

步骤1、获取用户有关的指标信息，包括基本信息、性格信息等

步骤2、建立心理自我认知多重状态模型

步骤3、通过自我治疗不断干预治疗过程，矫正误差

步骤4、通过大数据挖掘算法分析为用户提供自我治疗方案。

2.如权利要求1所述的心理自我治愈系统，其特征在于：

所述步骤1进一步包含以下步骤：

步骤1.1用户的年龄、性别、宗教、民族、文化程度、体重、恶疾、体温、职业、婚姻状况、有无精神病史、是否独生子女等

步骤1.2 用户的心理检查，包括两个方面内容:1. 观察印象：（可通过视频或照片等形式）主要描述用户是否准时（或提前），外表（魅力/缺陷），体型（胖、瘦、健壮等），衣着（整洁与否），打扮（是否合乎身份，怪异，新潮），姿势，动作（刻板动作、无意识动作等），情绪表现（不在乎、低落、高兴），与心理咨询师的互动关系（配合、阻抗）和态度（平等、尊敬等），与同行的其他人的关系（冲突、顺从等）2心理测评结果：描述测验名称和测验结果，主要描述用户的生理状态（身高、BMI、睡眠健康、病史等），情绪状态（紧张度、愉悦度、强度等），认知，行为，社会交往等。

3.如权利要求1所述的心理自我治愈系统，其特征在于：

所述步骤2进一步包含以下步骤：

步骤2.1通过自我理论，和大数据分析，挖掘对自我多重状态的评估，包括“现实自我状态”、“理想自我状态”、“渴望成为的自我状态”、“恐惧的自我状态”以及“隐藏的真实自我状态” 。

4.如权利要求1所述的心理自我治愈系统，其特征在于：

所述步骤3进一步包含以下步骤：建立自我认知识库，对用户自我治疗进行有效干预。

5.如权利要求1所述的心理自我治愈系统，其特征在于：

所述步骤4进一步包含以下步骤：

步骤4.1在数据挖掘算法中，高纬聚类动态分析技术是解决问题的办法，由于目前心理学数据多维度、多元结构、动态数据等特点，导致数据库规模越来越大，数据的复杂度也越来越高，传统聚类算法（K-means）已经不再适合，降维是高纬聚类分析的一个关键技术，本项目采用基于非结构矢量场数据的投影算法，把多维矢量数据按权值逐级投影到低纬空间，使高维聚类分析问题转换成低纬聚类分析问题，再通过K-means求解，（算法举例：X1,X2,X3,X4,X5，五个维度，通过X1,X2,X3投影到Y1,Y2,第二次通过Y1,Y2,X4投影到Z1,Z2,通过Z1,Z2,X5投影到U1,U2，然后通过K-means来分析）。