CN108417253A - 心理抗压因素关联分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种心理抗压因素关联分析方法及装置。所述方法包括：获取心理抗压监测数据；对心理抗压监测数据进行形式化建模；根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。本发明利用大数据，将传统的通过人为研究心理学不同因素的相关关系转化为通过计算机的方式研究，无须刻意设置假设因素，通过关联分析方法，自动发现隐藏的相关关系，缩短了研发时间，提高了研发效率；并且通过引入计算机辅助技术和大数据分析挖掘技术，研究心理抗压能力的因素之间的相关关系，辅助心理研究人员分析不同人群的心理抗压能力，提前根据潜在因素对心理危机进行预警，促进心理健康产业的发展。

Description

心理抗压因素关联分析方法及装置

技术领域

本发明涉及心理健康技术领域，具体而言，涉及一种心理抗压因素关联分析方法及装置。

背景技术

当前，因为心理出现障碍发生的危机事件频频出现，如大学频频爆出学生因为遭受心理挫折选择跳楼、员工因为工作压力或者遭受不公待遇之后跳楼的现象也屡见不鲜。心理健康是一个人整体健康的以及主观幸福的基础，良好的心理状态可以作为青少年的重要资源，对其正向发展至关重要。

心理抗压因素是心理健康的重要影响因素，心理抗压因素越强的个体，其遭受挫折时，依然能够保持乐观面对的可能性越大，心理抗压因素较差的人，在遭遇挫折时，容易表现出自暴自弃，或者做出伤害他人或者自己的行为，严重者会出现自杀等行为。

然而，通过哪些因素对个体的心理抗压因素进行测试，以及不同的因素之间的关系的量化测算，目前还没有类似的计算机辅助研究方法和系统。因此急需研发一种各项心理因素之间的关联分析方法，分析不同心理因素之间的相关关系，从而针对性提高心理抗压因素。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种心理抗压因素关联分析方法及装置，以针对性地分析各心理因素之间的关联关系。

本发明实施例提供了一种心理抗压因素关联分析方法，所述方法包括：获取心理抗压监测数据，其中，所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包括多个答案选项及用户选择的选项；对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

进一步地，所述对所述心理抗压监测数据进行形式化建模的步骤包括：对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割；对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围；基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

进一步地，所述根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系的步骤包括：构建由k个心理因素组成的候选项集C_k；删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k；将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，重复计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

进一步地，所述方法还包括：对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

进一步地，所述删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k的步骤包括：计算项集出现的次数；选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集。

一种心理抗压因素关联分析装置，所述装置包括：获取模块，用于获取心理抗压监测数据，其中所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包多个但答案选项以及用户选择的选项；建模模块，用于对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；分析模块，用于根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

进一步地，所述建模模块包括：阈值分割单元，用于对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割；匹配单元，用于对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围；建模单元，用于基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

进一步地，所述分析模块包括：构建单元，用于构建由k 个心理因素组成的候选项集C_k；筛选单元，用于删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k；所述构建单元还用于将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，所述筛选单元重复筛选计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

进一步地，所述分析模块还包括分析单元，所述分析单元对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

进一步地，所述筛选单元用于计算项集出现的次数；选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集。相对现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的一种心理抗压因素关联分析方法及装置。所述方法包括：获取心理抗压监测数据，其中，所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包括多个答案选项及用户选择的选项；对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。本发明利用大数据，将传统的通过人为研究心理学不同因素的相关关系转化为通过计算机的方式研究，无须刻意设置假设因素，通过利用的关联分析方法，自动发现隐藏相关关系，缩短了研发时间，提高了研发效率；并且通过引入计算机辅助技术和大数据分析挖掘技术，研究心理抗压能力的因素之间的相关关系，辅助心理研究人员分析不同人群的心理抗压能力，提前根据潜在因素，对心理危机进行预警，促进心理健康产业的发展。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明所提供的一种心理抗压因素关联分析系统示意图。

图2示出了心理抗压因素关联分析方法的流程图。

图3示出了步骤S20的子步骤流程图。

图4示出了步骤S30的子步骤流程图。

图5示出了心理抗压因素关联分析装置的功能模块示意图。

图6示出了建模模块的功能子单元示意图。

图7示出了分析模块的功能子单元示意图。

图标：100-心理抗压因素关联分析系统；101-存储器；102- 存储控制器；103-处理器；104-外设接口；105-显示单元；106- 输入输出单元；200-心理抗压因素关联分析装置；210-获取模块；220-建模模块；221-阈值分割单元；222-匹配单元；223- 建模单元；230-分析模块；231-构建单元；232-筛选单元；233- 分析单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1示出本发明较佳实施例提供的心理抗压因素关联分析系统100的方框示意图。所述心理抗压因素关联分析系统100 可以是台式计算机、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。所述心理抗压因素关联分析系统100包括测试有效性判断装置200、存储器 101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、显示单元105、输入输出单元106。

所述存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口 104、显示单元105、输入输出单元106各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述心理抗压因素关联分析装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器101中或固化在所述心理抗压因素关联分析系统100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器103用于执行存储器101中存储的可执行模块，例如所述心理抗压因素关联分析装置200包括的软件功能模块或计算机程序。

其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器 (Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器101用于存储程序，所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序，本发明任一实施例揭示的由过程定义的服务器所执行的方法可以应用于处理器103中，或者由处理器103实现。

处理器103可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器103可以是通用处理器，包括中央处理器 (Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器103也可以是任何常规的处理器103等。

所述外设接口104将各种输入/输出装置耦合至处理器103 以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104，处理器103 以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

显示单元105在所述心理抗压因素关联分析系统100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元105可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器103进行计算和处理。

输入输出单元106用于提供给用户输入数据实现用户与所述心理抗压因素关联分析系统100的交互。例如，可以用于测试用户输入选择或判断的答案选项等。所述输入输出单元106 可以是，但不限于，鼠标和键盘等，所述键盘可以是虚拟键盘。

第一实施例

请参阅图2，本实施例提供了一种心理抗压因素关联分析方法，图2示出了本实施例提供的心理抗压因素关联分析方法的流程图。

本实施例提供的心理抗压因素关联分析方法包括步骤步骤 S10～步骤S30。

步骤S10：获取心理抗压监测数据。

首先获取心理抗压检测数据，方才能够对抗压因素进行分析。于本实施例中，可以利用心理抗压监测系统、心理抗压监测APP或者调查问卷等形式，收集和评估心理抗压监测数据。例如，每个用户个体对应生成一份心理抗压监测数据报告，每一份心理抗压监测报告为一份独立的数据样本；于本实施例中，每份心理抗压监测数据由若干个心理测试试题组成，每个心理测试试题包括若干个候选项以及用户个体选择的选项。例如，某一试题的题干为“我常担心有什么不好的事情要发生”，这一试题的答案选项从“极不符合”到“极其符合”依次划分为六个等级“1、2、3、4、5、6”，即是这一测试题的六个答案选项。于本实施例中，用户个体选择的选项可以是“6”，也就是代表着“极其符合”。

需要说明的是，本实施例所获取的心理抗压检测数据，包括多个心理抗压检测数据样本，每一个心理抗压检测数据样本中都包括多个心理测试试题、答案选项以及用户个体所选择的答案选项。

步骤S20：对所述心理抗压监测数据进行形式化建模。

于本实施例中，需要将海量的心理抗压监测数据进行形式化建模处理，以便后续进行关联性分析。不失一般性地，使用 q代表心理监测的试题，则q_i，i∈{1,2,..n}表示第i个试题；使用d表示一份心理抗压检测数据样本，则不失一般性，d可以表示为向量d＝<q₁,q₂,…,q_n>，表示一份心理抗压检测数据样本中有n份试题；使用T表示心理监测报告数据库，则不失一般性，T可以表示为T＝{d₁,d₂,…,d_m},表示心理监测报告数据库T，由m份心理抗压检测数据样本组成的集合。

于本实施例中，步骤S20包括以下子步骤：步骤S201～步骤S209。请参阅图3。

步骤S201：对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割。

于本实施例中，每一个心理测试试题均包括多个答案选项，对于每个选项而言，选项值为一个程度离散值，但是对于关联分析而言，关联分析接受二值域，发生为1，不发生为0，因此需要对每一心理抗压检测数据样本中的心理测试试题及其答案选项进行阈值分割。

例如，以试题“我常担心有什么不好的事情要发生”为例，这一试题的答案选项从“极不符合”到“极其符合”依次划分为六个等级“1、2、3、4、5、6”，即是这一测试题的六个答案选项。将本体的六个答案选项设定为选择1～3为0，选择4～6为1。于本实施例中，例如，用户个体选择的选项是“6”，也就是代表这一用户个体对于这一测试试题的答案的选择落入了1这个阈值范围。

需要说明的是，其他的心理测试试题的答案选项数目还可以为4、8等，对于每一阈值范围并没有具体的数量限制，只需能够合理地将答案选项进行分割即可。

步骤S202：对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围。

将用户选择的答案选项与已经进行阈值分割的答案选项进行匹配，使用户选择的答案选项落入与其匹配的阈值范围。例如，某一测试试题的答案阈值范围是，选择1～4为0，选择5～8 为1，若某一用户个体选择的答案选项是5，则该用户个体对这一测试试题的答案选项落入1这一范围。

步骤S203：基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型。

根据心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个项目，每一个项目都是一个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

步骤S30：根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

建立的模型包括多个项目，即是包括多个心理因素，根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行关联分析，即是通过关联分析算法，分析模型中的多个心理因素之间的相互的关联关系。

例如，于本实施例中，可以通过Apriori算法，分析在心理抗压监测过程中的不同的心理因素之间的关联关系。请参阅图 4，步骤S30包括以下子步骤：

步骤S301：构建由k个心理因素组成的候选项集C_k。

构建一个由k个项目(心理因素)组成的候选项集合的列表C_k(k从1开始)。当k＝1时，集合C_k包括k个元素，每一个元素都是一个心理因素。

步骤S302：删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k。

筛选频繁项集即是筛选出候选项集合中出现次数大于一个阈值的集合，出现次数可以以支持度来表征。于本实施例中，筛选出候选项集合中出现次数大于一个阈值的集合，即是筛选支持度符合预设要求的集合。

首先，计算每一个候选项集出现的次数。然后选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集L_k。

步骤S303：将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，重复计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

在给定的项集的集合L_k中，k表示接下来合并的项集中的单个项的个数，例如项集{1,2,3}，该集合中有3个元素，因此 k＝3。通过该方法，生成包含k项元素的集合列表。

将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集 C_k+1，是将原频繁项集中的元素进行拼接组合，如，当k＝1时， C₁中的每一个元素都只包含一个心理因素，L_k中的元素也只包含1个心理因素，将频繁项集L_k中的元素进行拼接组合，组成新的候选项集C_k+1，则新的候选项集C₂中的每一个元素包含2 个心理因素，重复计算直至频繁项集L_k只包含一个元素，即得出了给定支持度的所有频繁项元素，该元素所包含的心理因素即是出现次数最频繁的心理因素，其互相具有关联关系的可能性最大。

步骤S304：对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

为了找到心理因素之间的关联规则，先从一个频繁项集开始，例如有一个频繁项集{父母不和，父母离异}，那么就可能有一条关联规则“父母不和->父母离异”。这意味着若是某一用户个体出现了“父母不和”这一心理因素，那么在统计学上面，该用户个体的“父母离异”的概率会比较大。需要说明的是，这一条关联关系反过来并不一定成立。也就是说可信度(“父母不和”->“父母离异”)并不等于(“父母离异”->“父母不和”)。

在给定的支持度和最小置信度的情况下，对频繁项集中的多个心理因素逐个进行置信检验，置信度算法的输入为心理因素项集，支持度和最小置信度，以检测心理因素项集的多个心理因素间是否满足统计学上的置信检验，如果满足置信检验，则认定为存在相关关系。

例如，以{父母不和，父母离异}为例，若“父母不和->父母离异”的置信度大于预设的最小置信度，则判定存在“父母不和 ->父母离异”这一关联关系，这意味着若是某一用户个体出现了“父母不和”这一心理因素，那么在统计学上面，该用户个体的“父母离异”的概率会比较大。需要说明的是，{父母不和，父母离异}的支持度计数除于{父母不和}的支持度计数，为{父母不和，父母离异}这个规则的置信度。

第二实施例

本实施例提供了一种心理抗压因素关联分析装置200，心理抗压因素关联分析装置200可以用于执行第一实施例提供的心理抗压因素关联分析方法，请参阅图5，所述装置包括：

获取模块210，用于获取心理抗压监测数据，其中所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包多个但答案选项以及用户选择的选项。

可以理解地，获取模块210可以用于执行步骤S10。

建模模块220，用于对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素。

可以理解地，建模模块220可以用于执行步骤S20。

于本实施例中，建模模块220包括以下功能子单元，请参阅图6：

阈值分割单元221，用于对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割。

可以理解地，阈值分割单元221可以用于执行步骤S201。

匹配单元222，用于对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围。

可以理解地，匹配单元222可以用于执行步骤S202。

建模单元223，用于基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

可以理解地，建模单元223可以用于执行步骤S203。

分析模块230，用于根据预设算法对建立的模型中的讴歌心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

可以理解地，分析模块230可以用于执行步骤S30。

于本实施例中，请参阅图7，所述分析模块230包括以下功能子单元：

构建单元231，用于构建由k个心理因素组成的候选项集 Ck。

可以理解地，构建单元231可以用于执行步骤S301。

筛选单元232，用于删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k。具体地，筛选单元232用于计算项集出现的次数；选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集。

可以理解地，筛选单元232可以用于执行步骤S302。

所述构建单元231还用于将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，所述筛选单元232重复筛选计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

所述分析模块230还包括分析单元233，所述分析单元233 对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

综上所述，本发明提供了一种心理抗压因素关联分析方法及装置，所述方法包括：获取心理抗压监测数据，其中，所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包括多个答案选项及用户选择的选项；对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。利用大数据，将传统的通过人为研究心理学不同因素的相关关系转化为通过计算机的方式研究，无须刻意设置假设因素，通过利用的关联分析方法，自动发现隐藏相关关系，缩短了研发时间，提高了研发效率；并且通过引入计算机辅助技术和大数据分析挖掘技术，研究心理抗压能力的因素之间的相关关系，辅助心理研究人员分析不同人群的心理抗压能力，提前根据潜在因素，对心理危机进行预警，促进心理健康产业的发展。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/ 或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种心理抗压因素关联分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取心理抗压监测数据，其中，所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包括多个答案选项及用户选择的选项；

对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；

根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

2.如权利要求1所述的心理抗压因素关联分析方法，其特征在于，所述对所述心理抗压监测数据进行形式化建模的步骤包括：

对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割；

对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围；

基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

3.如权利要求1所述的心理抗压因素关联分析方法，其特征在于，所述根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系的步骤包括：

构建由k个心理因素组成的候选项集C_k；

删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k；

将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，重复计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

4.如权利要求3所述的心理抗压因素关联分析方法，其特征在于，所述方法还包括：对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

5.如权利要求3所述的心理抗压因素关联分析方法，其特征在于，所述删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k的步骤包括：

计算项集出现的次数；

选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集。

6.一种心理抗压因素关联分析装置，其特征在于，所述装置用于执行如权利要求1～5任意一项所述的方法，所述装置包括：

获取模块，用于获取心理抗压监测数据，其中所述心理抗压监测数据包括多个心理测试试题，每个心理测试试题包多个答案选项以及用户选择的选项；

建模模块，用于对所述心理抗压监测数据进行形式化建模；其中，建立的模型包括多个心理因素；

分析模块，用于根据预设算法对建立的模型中的多个心理因素进行分析，以得到不同心理因素之间的关联关系。

7.如权利要求6所述的心理抗压因素关联分析装置，其特征在于，所述建模模块包括：

阈值分割单元，用于对每一个所述心理测试试题的答案选项进行阈值分割；

匹配单元，用于对每一个所述心理测试试题的用户选择的选项匹配阈值范围；

建模单元，用于基于心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围建立模型，建立的模型包括多个心理因素，所述心理因素包括心理测试试题及用户选择的选项所匹配的阈值范围。

8.如权利要求6所述的心理抗压因素关联分析装置，其特征在于，所述分析模块包括：

构建单元，用于构建由k个心理因素组成的候选项集C_k；

筛选单元，用于删除候选项集合中的非频繁项集，将候选项集合C_k转换为频繁项集L_k；

所述构建单元还用于将频繁项集L_k的元素进行拼接组合生成新的候选项集C_k+1，所述筛选单元重复筛选计算直至频繁项集L_k只包含一个元素。

9.如权利要求8所述的心理抗压因素关联分析装置，其特征在于，所述分析模块还包括分析单元，所述分析单元对得到的频繁项集中的心理因素进行置信检验，若满足置信检验，则判断频繁项集中的心理因素存在相关关系。

10.如权利要求8所述的心理抗压因素关联分析装置，其特征在于，所述筛选单元用于计算项集出现的次数；选取出现次数大于预设值的项集作为频繁项集。