导读:本文包含了情绪建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:SPOC,话语行为,话题模型,演化趋势
情绪建模论文文献综述
杨重阳[1]（2019）在《SPOC论坛中学习者情绪-话题的联合建模研究》一文中研究指出SPOC论坛中的话语数据是一种重要的学习反馈载体,不仅能反映出学习者最关注的内容,还隐含着个体和群体的学业情绪信息,这为探索学习者的学习状态提供了丰富的依据。论坛中的话语信息往往随着时间推移而动态变化。然而,当前大多数研究者仅使用文本中的静态话语数据进行学习行为分析,忽略了交互式学习社区中话题和情绪的动态演变特性。基于此,本文结合华中师范大学云课堂平台中《新生研讨课》课程论坛发帖数据和学习者期末成绩数据,借助构建的时间-情绪-话题模型探索学习者关注的局部话题和对应的情绪信息及其演变趋势,分析不同学业成就群体在情绪-话题及其演变过程中的差异性,便于教师及时获取学习者的心理状态和学习诉求,实施精准化的教学干预。1.结合学习分析领域话语行为分析与学业情绪识别的研究背景,介绍当前话题-情绪挖掘及其演变趋势追踪的研究现状,并在此基础上提出本文的研究内容。2.基于经典的句子级别情绪话题联合模型框架,融入时间和情绪先验知识(积极、消极和困惑)信息,提出了一种更为细粒度的无监督时间-情绪-话题模型,探索学习者感兴趣的局部话题及其情绪属性,以及它们在教学周期内的演变趋势。3.结合《新生研讨课》课程论坛数据进行实证分析与模型检验,探索模型的有效性。结果显示:时间-情绪-话题模型的性能优于基准模型。尽管在学习过程中存在诸多消极和困惑情绪,但学习者感兴趣的话题信息仍反映出学习者学习英语的积极态度和兴趣。在整个学期内,学习者在初始阶段对英语学习的积极情绪最高。随着时间的推移,学习者对英语学习和翻转课堂中教学模式的消极和困惑情绪占据主导地位,直至学期末,学习者的消极情绪仍居高不下。4.为了探索学习者发布的情绪-话题内容及其演变趋势与学习效果的关系,文章结合重复测量方差分析和ANOVA分析探索不同学业成就群体情绪-话题及其演变趋势的差异性。结果显示:不同成就组的情绪-话题无显着差异,然而其演变趋势存在显着差异。学期伊始,高、中和低成就组均表现出积极情绪状态且意识到英语的重要性,但其认知程度有所差异。中等成就组呈现较高的消极情绪,低成就组则更加关注考核结果。期中阶段,高、中和低成就组的消极和困惑情绪占据主导地位。期末阶段,仅高成就组的积极情绪被调动起来,中和低成就组的消极和困惑情绪仍居高不下。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-05-01）
殷辉[2]（2019）在《人群排队事件中的情绪感染分析与建模仿真研究》一文中研究指出在人们的日常生活中,常常会碰到各种排队情况,例如去医院看病、在银行营业窗口等候服务、等待公交车等。随着城市人口的飞速增长,庞大的人群不仅增加了排队事件中公共管理和公共服务的难度,而且由于人群拥挤所带来的安全隐患也日益突出,排队人群中某些个体的不文明行为有可能导致严重的群体性事故。本能性的情绪特别容易感染,而理智的、冷静的情绪在群体中丝毫不起作用。2014年12月31日,上海外滩发生严重的人群拥挤和踩踏事件,当时近30万市民和游客涌向外滩观景平台,部分人员逆向通过人行通道阶梯,急于涌向观景台的群众纷纷冲破单向通行警戒带,由于现场值勤民警不足和负面情绪的人数不断增加,导致情势失控,发生人群拥挤和踩踏,造成35人遇难。针对以上问题,本文从心理学和社会计算的视角研究了人群排队中的情绪感染问题,提出了性格、耐心、迫切度与友好度等有效表征人群中的个体个性参数,并建立了一种基于SIR模型的人群排队事件中的情绪感染模型。然后对排队人群中的个体进行行为分析,提出了一种基于元胞自动机模型的个体行为模型,将情绪感染机制实时映射到个体行为中去。并通过对公交站台、地铁站台、ATM机等典型排队场景的分析、建模和仿真,仿真数值结果表明,在人群排队事件中,导致排队秩序混乱的人群消极情绪不仅与其他个体的行为和情绪有关,也与个体的性格、排队的等待时间、个人的目标迫切度、耐心度等有关。最后本文选择室内与室外服务窗口场景进行模拟,并将模拟结果与真实场景进行对比,来有效验证该模型的有效性。在人群排队事件中,个体情绪的相互感染容易导致排队秩序的混乱甚至群体事件的发生。因此,本文提出了一种基于管理员的情绪感染方法,并使用地铁场景进行模拟,通过分析管理员在消极情绪爆发前、爆发后出现时,来观察人群的运动状态。实验模拟结果与数值分析得出,合理地分配管理员出现的时机,能够有效控制群体中消极情绪的扩散。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-03-01）
梁伟娴,彭俞萍,石金凤,陈贝丝,赵彤彤[3]（2019）在《基于UML的情绪治愈系统建模研究》一文中研究指出基于社会调查分析和对20岁青年心理研究,发现当代年轻人有多压力烦恼,需要一个高效发泄情绪和缓解压力的平台。根据用户需求,建立五个核心功能:树洞倾诉功能、治愈系空间美文浏览功能、唠嗑胡同话题讨论功能、用户中心信息管理功能以及解压馆功能。根据系统需求利用UML技术进行系统建模研究,并利用用例图、活动图、类图对功能进行逻辑展现。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年02期）
陆正志[4]（2018）在《用于智能轮椅路径规划的人恐惧情绪分析及建模》一文中研究指出在人口老龄化不断加剧的趋势下,由疾病、意外和运动机能不断衰退的老年人群体中,下肢失去行动能力的老年人变得越来越多,在社会资源严重短缺的情况下,为了减轻他们对看护人员的过分依赖,提高他们自己的生活质量,使他们更好的生活是一个必要的研究方向。智能轮椅为腿脚不便的老年人和下肢残疾者的使用提供了方便,使他们能够重新获得自主行动的能力。为了使坐在轮椅上的人能安全、舒适的到达目的地,本文提出一种用于智能轮椅路径规划的人恐惧情绪模型,使其在轮椅路径规划中,坐在轮椅上的人与环境交互时更加安全舒适。首先,通过实验分析了轮椅在运行过程中,坐在轮椅上的人与环境交互时,哪些环境因素会使人的情绪发生变化,从而提出基于智能轮椅路径规划的恐惧情绪。其次,通过心电传感器采集在不同环境因素下,坐在轮椅上的人与环境交互时产生的心电信号数据。接着利用小波变换的方法对采集到的数据进行滤波分析,通过对不同波形的等高线处理从而建立人恐惧情绪的模型。然后将所建立的人恐惧情绪模型运用在智能轮椅的路径规划中与没有搭建人恐惧情绪模型的路径规划相对比,得出运用人恐惧情绪模型的智能轮椅的路径规划使轮椅在运行过程中坐在轮椅上的人更加安全舒适。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-06-01）
孙晓,张陈,任福继[5]（2018）在《基于社交媒体的用户情绪建模与异常检测》一文中研究指出为了对新浪微博用户的异常情绪进行检测和分析,该文提出一种基于多元高斯模型和幂律分布的异常检测方法,根据联合概率密度值判断用户是否出现情绪异常。在实验部分,按照不同用户的异常检测准确率为83.49%,按照不同月份为87.84%。分布测试表明,单个用户的中性、快乐和悲伤情绪服从正态分布,而惊讶和愤怒情绪则不服从;群体发布的微博的情绪服从"幂律分布",而单个用户则不服从。该文引入多元高斯模型来进行社交媒体的异常情绪的检测,通过联合概率密度值量化了异常情绪检测。当数据充足时,该方法可以检测用户或者某个社交平台每一周甚至每一天的异常情绪,这对个体异常情绪检测、网络舆情挖掘、大规模爆发事件预防以及公共安全监测有一定意义。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年04期）
万里川,杨雪,王凡,陈维[6]（2017）在《苗族初中生反刍思维在正念与消极情绪间的中介作用:基于Bootstrap法的潜变量建模分析》一文中研究指出情绪是指个体对外在刺激的一种实时反应,影响着个体的生理激活、情绪体验以及表情行为。青春期有"情绪风暴期"之称,以较大的情绪波动为主要特征。无法抑制消极情绪导致的情绪失控会给青少年带来自杀、暴力、抑郁、药物成瘾和进食障碍等问题,造成青少年疾病和死亡。反刍思维是一种不当的问题解决策略,它容易与一系列消极结果产生相互作用,激活消极认知偏向,形成恶性循环,延长、加剧消极情感和抑郁症状。和反刍思维沉浸在过去的回忆和未来的幻想不同,正念强调的是关注当下的觉知和体验,一种即时即刻的关于内外部世界清晰的、非批判性的意识。青少年的反刍思维与正念都能对他们的情绪产生影响,但影响的方向是截然不同的。苗族青少年的情绪控制力低下及消极认知导致了其较差的心理弹性和高孤独感,初中生正处在人生发展的重要阶段——青春期,个体在青春期若得不到健康的心理教育,就容易产生性心理、情绪障碍、人际关系、学习心理等方面的问题,而苗族初中生的心理健康水平又远低于汉族初中生。有鉴于此,研究以苗族初中生为被试,应用潜变量建模的方法来探索他们正念、反刍思维以及消极情绪叁者之间的内在机制。选用正念注意觉知量表,积极消极情绪量表以及反刍思维量表对920名苗族初中生进行调查。研究结果表明:(1)苗族初中生的正念对其消极情绪具有显着的负向影响;(2)反刍思维在苗族初中生正念对消极情绪的影响中发挥完全中介作用,其中介效应占总效应的74.5%。这表明苗族初中生的正念通过反刍思维影响个体的消极情绪。(本文来源于《第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集》期刊2017-11-03）
邹辉文,孙磊,陈圳斌,李永利[7]（2015）在《投资者情绪对证券价格波动的影响——建模与模拟分析》一文中研究指出证券价格的变动受证券内在价值、投资者情绪及其他因素的影响,通过建模与模拟分析表明,其中投资者情绪对证券价格波动的影响很大。消极情绪、积极情绪与中间情绪对证券价格、投资者财富的影响明显不同,证券价格的变化与投资者情绪变化是一一对应的,但投资者财富的变化与情绪变化不一一对应。当市场整体情绪乐观时,多数人都不愿主动努力寻找私人信息,不愿去认真分析证券的内在价值,而只跟着自己的情绪走,投资者追涨行为加剧,价格被逐渐推高,市场对证券的需求便会出现泡沫;当证券市场处于整体悲观情绪时,则会有相反的结果。(本文来源于《金融教学与研究》期刊2015年06期）
丁文澜[8]（2014）在《E-learning中基于改进SVM的情绪认知建模技术研究》一文中研究指出论文的研究工作是围绕国家自然科学基金资助项目(项目号：No.60970052)"e-learning中基于学业表情的情绪认知分析研究”,北京市自然科学基金资助项目(项目号：No.4112014)“基于情绪心理的个性化社区教育e-learning关键技术研究”等课题展开的。论文研究的主要目的是为了解决传统网络教学中存在的情感缺失问题,为具有情绪认知交互功能的E-learning系统提供学业情绪分析、学业情绪识别建模等功能。即通过在E-learning情境下对本项目组同学前端采集并提取到的面部表情特征进行分析、建模,判断出学习者对于当前学习内容产生的情绪反应,从而得出学习者当前的学业情绪状态,进而为E-learning的个性化情绪教学提供情绪功能支持。论文的主要研究工作和成果如下：1.在E-learning情境下学习者的学业情绪研究的基础上,结合情绪心理学及教育心理学相关理论,进一步分析了学习者在正常学习状态下产生的相关学习特性。并根据这些特性及影响因素,从趋避度、专注度及愉悦度叁个维度,结合OCC情绪模型建立了一个新的学业情绪识别认知模型。2.针对不同学习者因其独特的性格特征会导致不同学习习惯的特点,为提高特殊情况下的学业情绪识别效率以及识别准确率,论文通过对不同面部表情参数的对比和分析建立了一个可适应学习者不同性格特征的个性化学业情绪模型。仿真实验表明,该模型无论在学习者处于正常学习状态还是特殊学习状态下(如闭眼等),都可以直接作出判断,提高了识别效率。3.以OCC情绪模型为基础,利用支持向量机网络的小样本非线性特性,并使用粒子群算法(PSO)改进支持向量机,从趋避度、专注度和愉悦度这叁个维度进行分析,建立了E-learning情境下学习者的情绪认知模型及综合情绪模型。其中,情绪认知模型可得到更准确的学业情绪识别率,综合情绪模型可为E-learning后续教学推理提供重要依据。4.在Eclipse平台下使用JAVA编程语言,结合上述个性化的情绪模型以及综合情绪模型,实现一个E-learning中针对学习者学业情绪分析的情绪认知原型系统,并取得了较满意的实验效果。(本文来源于《首都师范大学》期刊2014-05-17）
李从东,洪宇翔[9]（2014）在《面向突发事件的社会情绪稳定性建模方法研究》一文中研究指出社会情绪系统存在耗散结构,可以用"信息熵"来表示其稳定程度。针对社会情绪建模的难点和特点,提出了综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型的社会情绪建模方法。首先从宏观上运用系统动力学方法对社会情绪的宏观孕育要素进行分析;再次从微观上通过系统动力学构建个体情绪的动力机制;然后嵌入元胞自动机模型模拟"情绪熵"的动态传播过程,实现了群体和个体两个层面的衔接,从而将社会情绪稳定性通过模型的形式进行有效表达。(本文来源于《情报杂志》期刊2014年01期）
殷雁君,唐卫清,李蔚清[10]（2013）在《基于情绪感染的赛场观众情绪建模》一文中研究指出为了使虚拟观众的行为表现更加真实可信,提出了基于情绪感染的赛场观众情绪模型的构建方法。根据对影响观众情绪的赛场因素分析,构建了以赛事刺激、情绪感染、情绪衰减为核心的观众情绪强度计算方法。该方法不仅考虑了观众作为个体接受赛事刺激所具有的情绪特征,更从群体中一员的角度,分析了观众互动对个体情绪演化所产生的影响。以足球观众为例,对足球赛事过程中观众的不同情绪体验进行了模拟实验,实验结果表明,该模型基本能够体现日常生活中赛场观众因赛事刺激所做出的情绪反应和观众互动对个体情绪所产生的影响。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2013年09期）
情绪建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在人们的日常生活中,常常会碰到各种排队情况,例如去医院看病、在银行营业窗口等候服务、等待公交车等。随着城市人口的飞速增长,庞大的人群不仅增加了排队事件中公共管理和公共服务的难度,而且由于人群拥挤所带来的安全隐患也日益突出,排队人群中某些个体的不文明行为有可能导致严重的群体性事故。本能性的情绪特别容易感染,而理智的、冷静的情绪在群体中丝毫不起作用。2014年12月31日,上海外滩发生严重的人群拥挤和踩踏事件,当时近30万市民和游客涌向外滩观景平台,部分人员逆向通过人行通道阶梯,急于涌向观景台的群众纷纷冲破单向通行警戒带,由于现场值勤民警不足和负面情绪的人数不断增加,导致情势失控,发生人群拥挤和踩踏,造成35人遇难。针对以上问题,本文从心理学和社会计算的视角研究了人群排队中的情绪感染问题,提出了性格、耐心、迫切度与友好度等有效表征人群中的个体个性参数,并建立了一种基于SIR模型的人群排队事件中的情绪感染模型。然后对排队人群中的个体进行行为分析,提出了一种基于元胞自动机模型的个体行为模型,将情绪感染机制实时映射到个体行为中去。并通过对公交站台、地铁站台、ATM机等典型排队场景的分析、建模和仿真,仿真数值结果表明,在人群排队事件中,导致排队秩序混乱的人群消极情绪不仅与其他个体的行为和情绪有关,也与个体的性格、排队的等待时间、个人的目标迫切度、耐心度等有关。最后本文选择室内与室外服务窗口场景进行模拟,并将模拟结果与真实场景进行对比,来有效验证该模型的有效性。在人群排队事件中,个体情绪的相互感染容易导致排队秩序的混乱甚至群体事件的发生。因此,本文提出了一种基于管理员的情绪感染方法,并使用地铁场景进行模拟,通过分析管理员在消极情绪爆发前、爆发后出现时,来观察人群的运动状态。实验模拟结果与数值分析得出,合理地分配管理员出现的时机,能够有效控制群体中消极情绪的扩散。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
情绪建模论文参考文献
[1].杨重阳.SPOC论坛中学习者情绪-话题的联合建模研究[D].华中师范大学.2019
[2].殷辉.人群排队事件中的情绪感染分析与建模仿真研究[D].郑州大学.2019
[3].梁伟娴,彭俞萍,石金凤,陈贝丝,赵彤彤.基于UML的情绪治愈系统建模研究[J].信息与电脑(理论版).2019
[4].陆正志.用于智能轮椅路径规划的人恐惧情绪分析及建模[D].沈阳工业大学.2018
[5].孙晓,张陈,任福继.基于社交媒体的用户情绪建模与异常检测[J].中文信息学报.2018
[6].万里川,杨雪,王凡,陈维.苗族初中生反刍思维在正念与消极情绪间的中介作用:基于Bootstrap法的潜变量建模分析[C].第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集.2017
[7].邹辉文,孙磊,陈圳斌,李永利.投资者情绪对证券价格波动的影响——建模与模拟分析[J].金融教学与研究.2015
[8].丁文澜.E-learning中基于改进SVM的情绪认知建模技术研究[D].首都师范大学.2014
[9].李从东,洪宇翔.面向突发事件的社会情绪稳定性建模方法研究[J].情报杂志.2014
[10].殷雁君,唐卫清,李蔚清.基于情绪感染的赛场观众情绪建模[J].计算机工程与设计.2013