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龙图腾网恭喜合肥师范学院申请的专利一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119400425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411969365.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法是由郭芝源;陶晓庆;王静;黄顺宝;高琪娟设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法，涉及抑郁症的自动检测技术领域，以解决现有技术中的抑郁症检测方法数据全面性低的技术问题；本发明包括用户信息获取、交互式行为分析、社交媒体分析和融合识别四个步骤：首先，要求用户阅读并签署隐私协议，并输入职业、性别、年龄、社交媒体账号等信息；然后，用户与智能助手通过音视频方式进行交互，构建神经网络模型对数据进行表征，获得交互式多模态行为数据的抑郁表征向量；此外，无感式地抓取用户在社交平台上的文字记录，提取数据中的抑郁特征，获得社交媒体数据的抑郁表征向量；最后，融合两类特征以识别用户是否为抑郁患者。

本发明授权一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种社交媒体分析辅助的交互式抑郁智能检测方法，其特征在于，智能检测方法步骤如下：用户信息获取，在开始阶段要求用户进行信息采集，并在用户信息采集时引导用户阅读并签署隐私协议；交互式行为分析，完成用户信息获取后，进入交互式行为分析阶段，且交互式行为分析分为三个子过程，分别为交互式视频访谈、多模态数据预处理和多模态数据表征；交互式视频访谈用于采集用户的面部视频和音频两种行为数据；多模态数据预处理用于对音频数据进行处理，获得对话文本数据，与面部视频、音频数据一起构成多模态行为数据；多模态数据表征对交互式多模态行为数据进行抑郁特征的提取；社交媒体分析，用于在交互式行为分析的同时，从用户在社交平台上发表的文字记录中提取抑郁特征，获得用户社交媒体数据的抑郁表征，具体分为无感式社交媒体数据抓取、基于LLM的抑郁理解和文本表征；融合识别，用于融合交互式多模态行为数据和社交媒体数据的抑郁表征，并根据融合后的向量进行抑郁症识别；融合识别过程如下：在融合交互式多模态行为数据和社交媒体数据的抑郁表征时，设X1、X2分别表示交互式多模态行为数据和社交媒体数据的抑郁表征向量，并通过不同的线性映射，变换为同样维度向量h1、h2，公式为：，其中，W1、W2为线性映射权重矩阵； ；上式中，表示将h1和h2两个向量拼接在一起，W3为线性映射权重矩阵，将拼接后的向量映射为相同维度；门控因子g与h2相乘，并与h1相加，得到融合后的特征向量h；公式为：；上式中，由于g中每一个元素均位于0和1之间，且其值由输入的两种特征X1和X2决定；构建多层感知机对融合后的特征向量h进行分类，输出为抑郁类别，如下式所示：；y表示预测用户为抑郁患者或非抑郁人群的概率。

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