Depression är en förhärskande fråga och ett växande problem i många människors liv. Utan observerbara diagnostiska kriterier, tecken på depression kan gå obemärkt, vilket resulterar i hög efterfrågan för att upptäcka depression i förväg automatiskt. I detta dokument tar man itu med det utmanande problemet med att förutse kraftigt deprimerade stämningar på grundval av självrapporterade historier. Trots den stora mängden forskning om att förstå individuella stämningar inklusive depression, ångest, och stress baserat på beteendeloggar samlas in av genomträngande datorer såsom smartphones, prognos deprimerad stämningar är fortfarande en öppen fråga. Detta papper utvecklar en återkommande neural nätverk algoritm som innehåller kategoriska inbäddning lager för prognos depression. Vi samlade storskaliga register från 2 382 självdeklarerade deprimerade personer för att genomföra experimentet. Experimentella resultat visar att vår metod förutspår den kraftigt deprimerade stämningen hos en användare baserad på självrapporterad historia, med högre noggrannhet än SVM. Resultaten visade också att den långsiktiga historiska informationen för en användare förbättrar noggrannheten i prognoserna för nedstämdhet.
En nyligen genomförd studie utvecklade en djupt lärandebaserad metod som förutsäger (i stället för att upptäcka) gravt depressiv stämning baserad på självrapporterad historia REF.
DeepMood: Forecasting Depressed Mood Based on Self-Reported Histories via Recurrent Neural Networks
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}