一种心理测评数据管理方法及系统与流程

本发明涉及心理数据处理领域，具体涉及一种心理测评数据管理方法及系统。

背景技术：

1、随着中国教育的改革和发展，越来越多的人开始关注个人心理健康问题。相信未来，特别是中小学生心理健康检测仪有望成为中小学教育的重要组成部分。

2、随着互联网的快速发展和电子设备的普及，心理测评也日益倾向于数字化转型。传统的心理测评工具往往基于纸笔形式，数据的收集、整理和分析相对困难。然而，通过电子问卷、在线测试平台等数字化方式，可以方便地收集心理测评数据，并将其存储在计算机系统中，便于进行后续的数据分析和管理。数据管理在这一过程中起着重要的作用。它可以提高计算机运行效率，确保数据的完整性和可靠性，保护数据的安全性和隐私性。合理的数据管理方案可以使心理测评数据更好地被利用和应用，为心理健康工作提供更准确、可靠的支持。

3、综上所述，本发明提出一种心理测评数据管理方法及系统，结合空间立体房间虚拟智能机器人与测试者进行智能语音交互，对测试者的相关心理测评数据进行提取，量化心理状态并根据数据的重复性特点，在字节层面对数据重新编码；根据比特位的使用率，将数据映射到多维空间，使用一维序列表示多维空间中的特征，对一维序列差分后使用哈夫曼编码压缩数据，最后对数据进行解压处理。本发明结合人工智能技术可更加准确的检测测试者心理，提高数据提取精度，测试过程简单快速；数据安全性较高，测试者数据加密存储以保护用户隐私安全；本发明打造5d空间，提供虚拟空间真实体验，从视觉、听觉嗅觉以及触觉各方面感受测试者的真实情绪及心理状况，提高心理测评数据管理效率。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种心理测评数据管理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、第一方面，本发明实施例提供了一种心理测评数据管理方法，该方法包括以下步骤：

3、采集测试者的基本信息作为各心理测评数据；

4、对测试者情绪进行量化定义测试者的心理情绪程度，根据测试者心理情绪程度得到测试者的心理健康程度；将心理健康程度及其他心理测评数据均转化为二进制，记为d1，根据d1中各字节的数值构建字节编码所需最低比特位数对d1进行重新编码，作为d2；将d2中的比特流数据排列成多维矩阵，获取d2中各数据的比特系数及最优排列维度，最优排列维度记为；将d2中的数据排列成维所得到的数据记为d3；根据d3中比特为1的数据进行编码得到各组，将各组组成的序列记为d4，对d4中各组进行差分处理得到的数据记为d5；对d5进行哈夫曼编码压缩得到的数据记为d6；

5、结合压缩的逆过程对数据进行解压，完成心理测评数据的高效管理。

6、进一步地，所述采集测试者的基本信息，具体包括：构建空间立体房间，内含虚拟智能机器人，所述虚拟智能机器人与测试者进行多维度交互，以提取测试者的相关基本信息。

7、进一步地，所述多维度交互包括：沉浸式心理测评，伙伴式心理测评，陪伴式心理检测，专家式检测结果分析，情感倾诉式心理检测；其中，沉浸式心理测评及伙伴式心理测评中虚拟智能机器人与测试者之间通过智能语音交互。

8、进一步地，所述对测试者情绪进行量化定义测试者的心理情绪程度，包括：

9、将所有情绪分为正向情绪和负向情绪，分别统计测试者测试时各种正向情绪、负向情绪所占百分比，计算测试者所有正向情绪百分比的和值与所有负向情绪百分比的和值的比值，将所述比值作为测试者的心理情绪程度。

10、进一步地，所述根据测试者心理情绪程度得到测试者的心理健康程度包括：

11、获取以自然常数为底数、测试者心理情绪程度为负指数的指数函数的计算结果，将所述计算结果与百分百乘积的四舍五入取整结果作为测试者的心理健康程度。

12、进一步地，所述根据d1中各字节的数值构建字节编码所需最低比特位数对d1进行重新编码，包括：

13、获取d1中各字节的数值，获取以自然常数为底的字节数值的对数，将所述对数向上取整的结果作为字节编码所需最低比特位数；

14、将各字节按照在d1中的出现频率从高到低进行排序，频率最高对应字节重新编码为x个0组成的二进制数值，其中x为字节编码所需最低比特位数，频率第二高对应字节重新编码为频率最高对应字节重新编码的二进制数值加1，以此类推，依次对d1中各字节进行重新编码。

15、进一步地，所述获取d2中各数据的比特系数及最优排列维度，包括：

16、获取表示数据所需最低比特位数，将矩阵维度与所需最低比特位数乘积的向上取整结果作为数据的比特系数；

17、获取比特系数最小时对应的各维度，将维度为整数且不等于比特系数的维度作为最优排列维度。

18、进一步地，所述根据d3中比特为1的数据进行编码得到各组，具体包括：对于d3中比特为1的数据，以个数字为一组作为比特为1的数据的编码，其中，为最优排列维度。

19、进一步地，所述对d4中各组进行差分处理得到的数据记为d5，包括：将d4中的第一组作为d5中的第一组，d5中其他各组为d4中各组与对应上一组数字的差值。

20、第二方面，本发明实施例还提供了一种心理测评数据管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。

21、本发明至少具有如下有益效果：

22、本发明首先结合空间立体房间对测试者的相关心理测评数据进行提取，定义心理健康程度评价测试者的状态，通过统计数据在字节层面的频率，替换重复出现的字节信息，减少编码的冗余信息，提高数据的信息质量。本发明通过对维度和比特关系的分析，确定数据的最优排列维度，并对空缺位置进行补齐，保证数据完整度。使用多维的坐标系，表示出二进制数据中的特征数据1的位置，此时数据成一维线性排列，再根据多维差分，使数据的分布更加集中，最后通过哈夫曼编码压缩数据。相较于传统的哈夫曼编码，本发明通过分析数据中的相关性和冗余信息等信息，结合数据的特点，有效缩短了压缩长度，提高数据管理效率；

23、进一步，本发明通过空间内虚拟智能机器人与测试者进行一对一ai智能语音互动，可获取较为准确的心理测评相关数据，结合人工智能技术可更加准确的检测测试者心理，提高数据提取精度，测试过程简单快速，同时，结合空间立体房间数据提取安全性较高，测试者数据加密存储，可保护用户隐私安全；本发明打造5d空间，从视觉、听觉嗅觉以及触觉各方面感受测试者的真实情绪及心理状况，提高心理测评数据提取的精度，保证数据的可靠性。

技术特征：

1.一种心理测评数据管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述采集测试者的基本信息，具体包括：构建空间立体房间，内含虚拟智能机器人，所述虚拟智能机器人与测试者进行多维度交互，以提取测试者的相关基本信息。

3.如权利要求2所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述多维度交互包括：沉浸式心理测评，伙伴式心理测评，陪伴式心理检测，专家式检测结果分析，情感倾诉式心理检测；其中，沉浸式心理测评及伙伴式心理测评中虚拟智能机器人与测试者之间通过智能语音交互。

4.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述对测试者情绪进行量化定义测试者的心理情绪程度，包括：

5.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述根据测试者心理情绪程度得到测试者的心理健康程度包括：

6.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述根据d1中各字节的数值构建字节编码所需最低比特位数对d1进行重新编码，包括：

7.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述获取d2中各数据的比特系数及最优排列维度，包括：

8.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述根据d3中比特为1的数据进行编码得到各组，具体包括：对于d3中比特为1的数据，以个数字为一组作为比特为1的数据的编码，其中，为最优排列维度。

9.如权利要求1所述的一种心理测评数据管理方法，其特征在于，所述对d4中各组进行差分处理得到的数据记为d5，包括：将d4中的第一组作为d5中的第一组，d5中其他各组为d4中各组与对应上一组数字的差值。

10.一种心理测评数据管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明涉及心理数据处理领域，具体涉及一种心理测评数据管理方法及系统，该方法包括：通过空间立体房间虚拟智能机器人与测试者的智能语音交互采集心理测评数据；构建测试者的心理健康程度；计算字节编码所需最低比特位数；结合字节编码所需最低比特位数对编码数据集进行重新编码；获取重新编码数据集中各数据的比特系数，基于此计算最优排列维度，对数据集进行最优排列并进行再编码，对再编码的数据集中各组进行差分处理得到差分处理数据集；结合夫曼编码压缩得到压缩后的心理测评数据集；结合压缩的逆过程对数据进行解压。从而结合空间立体房间对测试者心理数据进行采集分析，保证心理测评数据真实性，实现心理测评数据的高效管理。

技术研发人员：林健
受保护的技术使用者：光大宏远（天津）技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16