关键词

自杀行为、网络自杀、网络挖掘、机器学习、深度学习、循环神经网络

摘要

本文提出了一种基于 网络信息挖掘技术的网络数据分析模型,旨在发现有关网络空间中大量数据的知识。为了测试所提出的方法,我们将有关自杀的网页作为案例研究进行了分析,目的是识别和检测有自杀倾向的学生的特征。该过程考虑使用 Web Scraper 在网上定位和下载信息,以及用于检索单词的自然语言处理技术。为了解信息,我们建立了一个基于动态表和语义本体的数据集,确指了可预测有自杀倾向的年轻人的变量。最后,为了评估模型的效率,我们使用了机器学习和深度学习算法。应该注意的是,数据集构建(使用遗传算法)和使用并行计算和图形处理单元 (GPU) 加速获取知识的过程得到了优化。结果表明,对有自杀倾向的青少年特征的检测准确率为96.28%,通过循环神经网络可达到准确率为98%的最佳结果。由此推断,该模型在建立自杀行为的作用机制和预防机制的基础上是可行的,可以在教育机构或社会的不同行为者中实施。

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