CN107767933A - 基于olap的心理态势预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

公开了一种基于OLAP的心理态势预警方法及装置，属于心理测评技术领域。该方法包括：获取全量心理状态属性数据；得到多个基于分类的心理状态属性子数据库；生成与人群类型对应的心理测评指标模型；获取待测评对象的人群类型数据；若需要按照待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对待测评对象的心理测评指标；实现心理态势预警。该装置包括全量心理状态属性数据库、分类模块、多个基于分类的心理状态属性子数据库、与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块、待测评对象的人群类型数据获取模块、判断模块、查询模块、心理态势预警模块。其能够提高心理态势分析预警的准确率和计算效率。

Description

基于OLAP的心理态势预警方法及装置

技术领域

本发明涉及心理测评技术领域，特别是涉及一种基于OLAP的心理态势预警方法及装置。

背景技术

联机分析处理(On-line Analysis Processing，简称OLAP)是一种共享多维信息的快速分析技术。该技术利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据，可用于支持复杂的分析操作，满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策，已广泛应用于商业、医疗等行业。在当前复杂多变的社会环境下，社会恶性事情的频发和心理障碍行为的蔓延使大众逐渐意识到心理健康的重要性，尤其是长期从事高危职业的员工、心理尚不成熟的青少年等群体均不同程度地存在各种心理困扰和障碍，面临诸多心理挑战。随着信息技术在心理咨询领域的应用日趋广泛和深入，心理测评系统被广泛应用推广。现有技术中的心理测评指标统计是不区分测评对象的维度和层次的，即人群类型，因此，心理态势分析预警的准确率和计算效率不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于OLAP的心理态势预警方法及装置，其通过引入区分人群类型统计心理测评指标和数据库技术，能够提高心理态势分析预警的准确率和计算效率，从而更加适于实用。

为了达到上述第一个目的，本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法的技术方案如下：

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法包括以下步骤：

获取全量心理状态属性数据；

针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于所述分类的心理状态属性子数据库；

根据所述子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；

获取待测评对象的人群类型数据；

若需要按照所述待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从所述与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标；

根据所述待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法还可采用以下技术措施进一步实现。

作为优选，所述基于OLAP的心理态势预警方法还包括以下步骤：

针对所述全量心理状态属性数据生成基于所述全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；

若无需按照所述待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从所述全量心理测评指标模型中查询与所述待测评对象的心理测评指标。

作为优选，所述人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

作为优选，所述心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。

为了达到上述第二个目的，本发明提供的基于OLAP的心理态势预警装置的技术方案如下：

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警装置包括全量心理状态属性数据库、分类模块、多个基于所述分类的心理状态属性子数据库、与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块、待测评对象的人群类型数据获取模块、判断模块、查询模块、心理态势预警模块，

所述全量心理状态属性数据库用于存储全量心理状态属性数据；

所述分类模块用于针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类；

所述多个基于所述分类的心理状态属性子数据库用于存储针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于所述分类的心理状态属性子数据；

所述与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块用于根据所述子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；

所述待测评对象的人群类型数据获取模块用于获取待测评对象的人群类型数据；

所述判断模块用于判断所述待测评对象是否需要按照人群类型确定心理测评指标；

若所述待测评对象需要按照人群类型确定心理测评指标，所述查询模块用于从所述与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标；

所述心理态势预警模块用于根据所述待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警装置还可采用以下技术措施进一步实现。

作为优选，所述基于OLAP的心理态势预警装置还包括全量心理测评指标模型生成模块，

所述全量心理测评指标模型生成模块用于针对所述全量心理状态属性数据生成基于所述全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；

若所述待测评对象无需按照人群类型确定心理测评指标，所述查询模块用于从所述全量心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标。

作为优选，所述人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

作为优选，所述心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法及装置能够能基于多维度属性对人群进行划分，从而构建了数据立方体，提高了心理态势预警的计算效率，避免了现有技术在数据库查找各维度心理状态属性数据时所花费的额外开销。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法步骤流程图；

图2为本发明提供的基于ＯLAP的心理态势预警装置中各模块之间的连接关系示意图。

具体实施方式

本发明为解决现有技术存在的问题，提供一种基于ＯLAP的心理态势预警方法及装置，其通过引入区分人群类型统计心理测评指标和数据库技术，能够提高心理态势分析预警的准确率和计算效率，从而更加适于实用。

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于OLAP的心理态势预警方法及装置，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，具体的理解为：可以同时包含有A与B，可以单独存在A，也可以单独存在B，能够具备上述三种任一种情况。

实施例一

参见附图1，本发明实施例1提供的基于OLAP的心理态势预警方法包括以下步骤：

步骤S1：获取全量心理状态属性数据；

步骤S2：针对全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于分类的心理状态属性子数据库；

步骤S3：根据子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；

步骤S4：获取待测评对象的人群类型数据；

步骤S5：若需要按照待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对待测评对象的心理测评指标；

步骤S6：根据待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

作为优选，基于OLAP的心理态势预警方法还包括以下步骤：

步骤S1′：针对全量心理状态属性数据生成基于全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；

步骤S5′：若无需按照待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从全量心理测评指标模型中查询与待测评对象的心理测评指标。

作为优选，人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

作为优选，心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。

实施例二

参见附图2，本发明实施例二提供的基于OLAP的心理态势预警装置包括全量心理状态属性数据库、分类模块、多个基于分类的心理状态属性子数据库、与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块、待测评对象的人群类型数据获取模块、判断模块、查询模块、心理态势预警模块。全量心理状态属性数据库用于存储全量心理状态属性数据；分类模块用于针对全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类；多个基于分类的心理状态属性子数据库用于存储针对全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于分类的心理状态属性子数据；与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块用于根据子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；待测评对象的人群类型数据获取模块用于获取待测评对象的人群类型数据；判断模块用于判断待测评对象是否需要按照人群类型确定心理测评指标；若待测评对象需要按照人群类型确定心理测评指标，查询模块用于从与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对待测评对象的心理测评指标；心理态势预警模块用于根据待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

作为优选，基于OLAP的心理态势预警装置还包括全量心理测评指标模型生成模块。全量心理测评指标模型生成模块用于针对全量心理状态属性数据生成基于全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；若待测评对象无需按照人群类型确定心理测评指标，查询模块用于从全量心理测评指标模型中查询得到针对待测评对象的心理测评指标。

作为优选，人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

作为优选，心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。

本发明提供的基于OLAP的心理态势预警方法及装置能够能基于多维度属性对人群进行划分，从而构建了数据立方体，提高了心理态势预警的计算效率，避免了现有技术在数据库查找各维度心理状态属性数据时所花费的额外开销。

实施例三

步骤1：从心理测评结果中提取心理状态属性数据，建立心理大数据。心理状态属性是多维度和多层次的，例如被测评对象所在的地区，测评时间。

步骤2：根据人群类型划分建立属性组合信息表，同时将信息表绑定到查询模块进行查询。属性组合信息表包括一种或多种属性的组合信息以及属性的维度。组合信息表和人群类型是相互对应的，例如湖南省长沙市初一年级学生人群对应的是组合信息包括地区和年级两种属性，其中地区属性值为多层次的，子属性省份的值为“湖南”，子属性市的值为“长沙市”。

步骤3：根据查询结果建立各类型人群的心理测评指标数据立方体。通过查询预先提取各类型人群的属性数据，计算其心理态势预警业务所需的心理测评指标，形成数据立方体。

步骤4：诊断某测评个体或团体，根据其属性判断其所属人群类型，然后可选择是否按照其人群类型计算心理测评指标。若是，则转到步骤5；若否，则转到步骤7。

步骤5：按照人群类型指定的维度和层次计算心理测评指标并输出，转到步骤7。

步骤6：不区分人群类型计算心理测评指标并输出，然后转到步骤7。

步骤7：根据于心理测评指标的数值以及相关评判规则，确定测评对象的心理状态和给出预警级别。

其中，若属性组合信息表包含有N种属性且，L_i为维i关联的层数，其中1≤i≤N，人群具有中划分，即人群的类型总数最大值。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于OLAP的心理态势预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取全量心理状态属性数据；

针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于所述分类的心理状态属性子数据库；

根据所述子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；

获取待测评对象的人群类型数据；

若需要按照所述待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从所述与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标；

根据所述待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

2.根据权利要求1所述的基于OLAP的心理态势预警方法，其特征在于，还包括以下步骤：

针对所述全量心理状态属性数据生成基于所述全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；

若无需按照所述待测评对象的人群类型确定心理测评指标，从所述全量心理测评指标模型中查询与所述待测评对象的心理测评指标。

3.根据权利要求1所述的基于OLAP的心理态势预警方法，其特征在于，所述人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

4.根据权利要求1所述的基于OLAP的心理态势预警方法，其特征在于，所述心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。

5.一种基于OLAP的心理态势预警装置，其特征在于，包括全量心理状态属性数据库、分类模块、多个基于所述分类的心理状态属性子数据库、与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块、待测评对象的人群类型数据获取模块、判断模块、查询模块、心理态势预警模块，

所述全量心理状态属性数据库用于存储全量心理状态属性数据；

所述分类模块用于针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类；

所述多个基于所述分类的心理状态属性子数据库用于存储针对所述全量心理状态属性数据，按照人群类型进行分类，得到多个基于所述分类的心理状态属性子数据；

所述与人群类型对应的心理测评指标模型生成模块用于根据所述子数据库，生成与人群类型对应的心理测评指标模型；

所述待测评对象的人群类型数据获取模块用于获取待测评对象的人群类型数据；

所述判断模块用于判断所述待测评对象是否需要按照人群类型确定心理测评指标；

若所述待测评对象需要按照人群类型确定心理测评指标，所述查询模块用于从所述与人群类型对应的心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标；

所述心理态势预警模块用于根据所述待测评对象的心理测评指标，实现心理态势预警。

6.根据权利要求5所述的基于OLAP的心理态势预警装置，其特征在于，还包括全量心理测评指标模型生成模块，

所述全量心理测评指标模型生成模块用于针对所述全量心理状态属性数据生成基于所述全量心理状态属性数据的全量心理测评指标模型；

若所述待测评对象无需按照人群类型确定心理测评指标，所述查询模块用于从所述全量心理测评指标模型中查询得到针对所述待测评对象的心理测评指标。

7.根据权利要求5所述的基于OLAP的心理态势预警装置，其特征在于，所述人群类型包括性别、民族、学历、职业、年龄、政治面貌、籍贯、国籍、住所地、工作单位中的一种或者几种的组合。

8.根据权利要求5所述的基于OLAP的心理态势预警装置，其特征在于，所述心理测评指标包括常模、中值、众数、差异系数中的一种或者几种的组合。