魏蕾如，河南信阳人，1983年1月出生，2017年12月毕业于武汉大学信息管理学院，获得管理学博士学位，现为郑州轻工业大学讲师。主要研究方向为：社交媒体数据挖掘、在线评论情感分析。主持在研教育部人文社科青年基金项目1项、河南省重点研发与推广专项项目1项、河南省教育厅人文社会科学研究项目1项。参与国家自科基金1项、省部级项目多项，发表学术论文10余篇。

本书立足于社交媒体用户心理健康状况预警体系，梳理了国内外关于社交媒体情感分析及心理健康大数据研究进展，揭示了与心理健康状态相关的社交媒体用户情感表达语言特点，从社交媒体多源数据挖掘角度，搭建了面向心理健康的社交媒体用户情感分析框架。通过提取社交媒体平台用户生成内容的文本特征及网络行为特征，采用不同机器学习模型实现了对主观性文本情感类别的判定以及情感主题的识别。结合临床心理诊疗中用户行为相关指标，探讨了社交媒体情感分析在心理健康领域的具体应用，完成了对社交媒体用户抑郁状态的评估与预测。

第一章绪论第一节研究背景及意义
第二节国内外研究现状分析
第三节研究目标、内容、方法、重难点与创新点
第四节本章小结
第二章社交媒体用户心理健康情感分析研究的理论基础
第一节社交媒体基本理论
第二节情感分析的基本理论
第三节心理健康研究相关理论
第四节本章小结
第三章社交媒体用户心理健康情感分析研究框架
第一节社交媒体用户情感表达的语言特点分析
第二节社交媒体用户心理健康情感分析框架
第三节本章小结
第四章基于CNN-SVM模型的社交媒体文本情感分类
第一节问题描述
第二节多维特征组合的CNN-SVM深度学习模型的构建
第三节基于CNN-SVM的社交媒体文本情感分类过程
第四节基于CNN-SVM的社交媒体文本情感分类实验
第五节本章小结
第五章基于Singlepass-LDA模型的心理健康情感主题识别
第一节问题描述
第二节主题层次识别模型Singlepass-LDA的构建
第三节基于Singlepass-LDA的负性情感主题识别过程
第四节基于Singlepass-LDA的负性情感主题识别实验
第五节本章小结
第六章社交媒体情感分析在心理健康领域的应用案例
第一节社交媒体情感分析在心理健康领域的应用
第二节社交媒体用户抑郁状态识别框架
第三节社交媒体用户特征提取
第四节社交媒体用户抑郁状态识别实验
第五节本章小结
第七章结语
第一节总结
第二节研究不足之处
第三节研究展望
参考文献
致谢