پروپوزال مدل‌سازی و تشخیص اختلال افسردگی با استفاده از داده‌های کلان و الگوریتم‌های خوشه‌بندی پیشرفته

مدل‌سازی و تشخیص اختلال افسردگی با استفاده از داده‌های کلان و الگوریتم‌های خوشه‌بندی پیشرفته

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک مدل برای تشخیص اختلال افسردگی با استفاده از داده‌های کلان و الگوریتم‌های خوشه‌بندی، به ویژه K-Means، می‌پردازد. هدف این تحقیق شناسایی الگوهای رفتاری و عاطفی در داده‌های بزرگ کاربران است که می‌تواند به تشخیص زودهنگام افسردگی کمک کند.

اهداف

جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مرتبط: جمع‌آوری داده‌های مربوط به رفتار و احساسات کاربران از منابع مختلف مانند شبکه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و اپلیکیشن‌های سلامت روان.
طراحی مدل خوشه‌بندی: توسعه یک مدل خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم K-Means برای شناسایی گروه‌های مختلف کاربران بر اساس ویژگی‌های عاطفی و رفتاری.
ارزیابی دقت مدل: بررسی کارایی مدل در شناسایی افراد مبتلا به افسردگی و مقایسه آن با روش‌های سنتی تشخیص.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه تشخیص اختلال افسردگی پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده، از جمله تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی، برای استخراج ویژگی‌ها بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به متخصصان سلامت روان کمک کند تا با استفاده از تحلیل داده‌ها، به شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر اختلالات روانی بپردازند.
با توجه به اهمیت روزافزون تشخیص زودهنگام افسردگی و تأثیر آن بر کیفیت زندگی افراد، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه روانشناسی و فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد.