技術領域

本發明涉及心理測量、咨詢和治療領域，同時涉及深度學習和數據挖掘領域，是一種基于大數據分析的心理自我治愈系統。

背景技術

心理學的進步代表了人類思想的進步。而心理咨詢與治療的發展，也表現了心理學的繁榮。當今社會，人們面臨的心理問題越來越復雜，應激越來越大。現代文明在給我們帶來非常豐富、便利和舒適的物質世界的同時，也讓我們感受到了緊張的生活節奏、劇烈的競爭壓力和日漸疏遠的自然界，從而造成心理障礙發病率節節攀升。對待心理障礙，醫學的突破創新無法回避對心理疾病藥物治療的效果的差強人意，而“解鈴還須系鈴人”“心病還需心藥醫”卻見證了心理咨詢與治療事業的必然發展；

認知心理治療方法傳統上劃分為兩種，一種是認知行為治療，是在認知治療過程中應用一系列可以被科學所觀察和驗證的行為矯正技術，此方法強調認知改變在個體改變的主導作用，同時也強調行為改變的重要性；另一種是認知分析治療方法，是在認知治療的基礎上借鑒和應用精神分析等治療的方法，深入無意識的認知過程去發現隱性知識或過程性支持，從而矯正偏曲認知。兩種方法均以幫助患者提高自己對現實的認識能力為目的，改變對自我、對周圍環境和對未來的歪曲或否定的態度，從個人的多個角度例如人際關系、社會適應能力、主觀上的負面情緒等方面進行治療。認知的改變只是自我整體框架的一部分，離不開對自我的深入探索，包括感受、需要、能力以及與外部關系的交互作用的分析。如圖1自我認知和治療過程

自我理論是指概念、記憶、結論、經驗、各式各樣可名和不可名的意圖，成為是或者不是意識層面的努力，無意識記憶的積聚、種族、團體、個體、部落以及所有的一切，不管它是向外投射在行動中，還是在精神層面被投射為美德，追逐一切的奮斗就是自我。

自我的心理學模型建構，從100年前美國心理學家威廉詹姆斯提出的“主我”和“客我”以及物質自我、社會自我與心理自我的劃分，到弗洛伊德人格理論中的自我，本我和超我，隨后的羅杰斯人本心理學的真實自我和理想自我，以及目前應用廣泛的馬庫斯的可能自我模型等，均在不同層面上指導著心理治療的實踐。

數據挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中發現隱含在數據中的關系，從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。用數據挖掘方法分析數據、挖掘隱藏在數據中的知識可以實現對數據更高層次的處理，將大量看似無序的數據轉變為有用的、系統的知識。數據挖掘的主要任務分為分類、聚類、關聯規則、預測、偏差分析。常用的數據挖掘方法為決策樹方法和關聯規則挖掘。如圖2高維聚類分析過程圖。

發明內容

本發明是一種基于大數據分析的心理自我治愈系統。包括三部分的內容：1）通過對用戶行為、身體指標、心理狀態等互動數據的不斷測量和收集，并通過獨自開發的結構方程模型來推測用戶的心理過程和特征；2）通過自我理論，和大數據分析，幫助用戶去挖掘對自己多重狀態的評估，包括“現實自我狀態”、“理想自我狀態”、“渴望成為的自我狀態”、“恐懼的自我狀態”以及“隱藏的真實自我狀態”；3）協助用戶去探索現實自我、理想自我與恐懼自我的不同感受，建立用戶的感受圖譜，通過自我的感受圖譜不斷探索自我的需求結構，再根據大數據的挖掘分析幫用戶挖掘出適合用戶自我治愈的模型和方法。本發明的方法通過過往的心理咨詢案例庫和對用戶歷史心理狀態數據的測量和收集，通過大數據挖掘算法能夠更加快速、有效、高精度的對用戶心理健康狀況進行分析和預測，幫助用戶建立自我治愈模型，為本系統提供干預方法提供依據。同時本發明結合大量的數據采集和分析處理，通過有效性分析對用戶自我治愈方法進行干預，矯正用戶自我治愈過程，從而提高自我治愈的機率。

為了解決上面的問題，本發明首先提出了一種全面的，基于用戶自我認知基礎的、且利于治療的并帶矯正處理的，以及大數據挖掘處理的過程如下：

步驟1. 構造心理咨詢模板，通過心理咨詢數據的采集構建原始的數據庫信息，按照心理學知識對案例進行分析歸類，篩選出有用信息

步驟2. 通過步驟1中數據的收集，本發明提取關注和感興趣的特征信息，結合對心理健康的特征定義，通過構建心理測量結構方程建立模型，并通過數據采集獲取用戶一般心理特征

步驟3. 利用結構方程步驟2進一步包含以下步驟：