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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种社交网络用户抑郁症状多元时间序列特征提取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：CN115080725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210619125.7，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种社交网络用户抑郁症状多元时间序列特征提取方法是由王海舟;蔡易成;陈欣雨;柯亮;刘丰源;翦逸飞;王文贤设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络用户抑郁症状多元时间序列特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及抑郁症检测技术领域，具体公开了一种社交网络用户抑郁症状多元时间序列特征提取方法，首先面向某网络平台构建了一个数据集，然后根据社交网络上用户的抑郁用语特点给出了多个抑郁症状文本描述，随后提出一个算法来计算用户的每条推文与抑郁症状描述性文本间的相似度；这些值按照时间顺序排列得到用户抑郁症状多元时间序列特征；最后，通过几个经典的多元时间序列分类器去验证所提取特征的有效性、可解释性以及每个特征对分类的贡献。本发明提出的方法能有效的检测网络平台上抑郁用户，同时能很好的刻画用户抑郁状态的动态变化过程，不仅能有效挖掘用户的隐含特征，还易于可视化。

本发明授权一种社交网络用户抑郁症状多元时间序列特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种在线社交网络用户抑郁症状变化多元时间序列特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用采集到的网络平台数据构建一个标注良好的数据集并开源； 步骤2：结合标注过程中总结的抑郁症状关键词和网络平台推文特点，提出了一组抑郁症状描述文本； 步骤3：计算用户的每条推文与抑郁症状描述文本间的相似度值，即推文的抑郁症状值，并将抑郁症状值按照时间顺序排列，得到反应用户抑郁症状动态变化的抑郁症状多元时间序列特征； 步骤4：通过多元时间序列分类器验证所提取特征的有效性、可解释性以及每个特征对分类的贡献； 所述步骤3中计算用户的每条推文与抑郁症状描述文本间的相似度值具体包括： 步骤3.1：提取每个抑郁症状文本的嵌入，将抑郁症状文本矩阵转化为抑郁症状嵌入矩阵 其中，表示抑郁症状文本的嵌入，表示预训练句嵌入模型； 步骤3.2：对于用户的每条推文的文本，同样利用预训练句嵌入模型提取其文本嵌入； 步骤3.3：利用抑郁症状嵌入矩阵计算推文的抑郁症状值： 其中，是推文的抑郁症状值，表示相似度计算函数； 所述抑郁症状多元时间序列特征表示为： 其中，表示抑郁症状的数量，表示用户推文数，表示自然数集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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