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积极心理学更智能:机器学习与自发生成数据集的新途径
1
作者
彭凯平
童松
吴晟
《西北师大学报(社会科学版)》
北大核心
2024年第2期91-99,共9页
本文探讨了积极心理学在计算智能快速发展时所面临的具体挑战,分析了机器学习和自发生成数据集在应对这些挑战时的巨大潜力。机器学习可从高维数据中提取与人类认知相关的非线性关系,成为研究人类认知和情感的新途径。自发生成数据集能...
本文探讨了积极心理学在计算智能快速发展时所面临的具体挑战,分析了机器学习和自发生成数据集在应对这些挑战时的巨大潜力。机器学习可从高维数据中提取与人类认知相关的非线性关系,成为研究人类认知和情感的新途径。自发生成数据集能更真实地反映人类行为和心理过程,为研究者提供高效的研究素材。这些新兴技术为积极心理学提供了全新视角,能更全面地认识人类行为和心理并推动文化差异性研究、理论更新和干预策略评估。未来研究需探索机器学习、自发生成数据集与积极心理学理论的结合,以深入理解人类行为和情感的多样性和复杂性。
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关键词
积极心理学
机器学习
自发生成数据集(
nods
)
计算智能
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题名
积极心理学更智能:机器学习与自发生成数据集的新途径
1
作者
彭凯平
童松
吴晟
机构
清华大学心理学系
清华大学国际文化科技研究中心
清华大学深圳国际研究生院
出处
《西北师大学报(社会科学版)》
北大核心
2024年第2期91-99,共9页
基金
清华大学春风基金(2020Z99CFG013)
国家博士后国际交流计划引进项目(YJ20210266)。
文摘
本文探讨了积极心理学在计算智能快速发展时所面临的具体挑战,分析了机器学习和自发生成数据集在应对这些挑战时的巨大潜力。机器学习可从高维数据中提取与人类认知相关的非线性关系,成为研究人类认知和情感的新途径。自发生成数据集能更真实地反映人类行为和心理过程,为研究者提供高效的研究素材。这些新兴技术为积极心理学提供了全新视角,能更全面地认识人类行为和心理并推动文化差异性研究、理论更新和干预策略评估。未来研究需探索机器学习、自发生成数据集与积极心理学理论的结合,以深入理解人类行为和情感的多样性和复杂性。
关键词
积极心理学
机器学习
自发生成数据集(
nods
)
计算智能
Keywords
positive psychology
machine learning
naturally
occurred
dataset
(
nods
)
computational intelligence
分类号
B849 [哲学宗教—应用心理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
积极心理学更智能:机器学习与自发生成数据集的新途径
彭凯平
童松
吴晟
《西北师大学报(社会科学版)》
北大核心
2024
0
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