40、社交媒体与智能交通：抑郁信号检测与安全驾驶保障

社交媒体与智能交通：抑郁信号检测与安全驾驶保障

在当今社会，社交媒体数据的分析以及交通安全问题都备受关注。一方面，利用社交媒体数据进行早期抑郁信号检测具有重要的医学意义；另一方面，保障交通安全，预防因驾驶员健康问题和酒驾导致的事故也刻不容缓。

社交媒体数据助力早期抑郁信号检测

近年来，通过社交媒体数据进行情感分析以检测早期抑郁信号成为研究热点。研究表明，结合大数据概念和机器学习算法进行情感分析，能显著提高检测的准确性和效率。

研究人员测试了多种情感分析算法，结果显示，使用大数据概念能让这些算法更加准确。其中，决策树算法在使用Apache Hadoop工具处理大数据时表现最为出色，准确率高达97.3248%，完成时间仅为35.19268秒。支持向量机（SVM）的准确率为91.8869%，完成时间为1141.34724秒。朴素贝叶斯分类器的准确率接近SVM，为91.0245%，完成时间为7.952秒。而k近邻分类器的准确率最低，为81.8153%，完成时间为134.57秒。

方法	精度（正类）	精度（负类）	精度（中性类）	召回率（正类）	召回率（负类）	召回率（中性类）	F1分数（正类）	F1分数（负类）	F1分数（中性类）	准确率
朴素