Explainable Detection of Depression Status Shifts from User Digital Traces
用户数字痕迹中抑郁状态变化的可解释检测
🧭 可解释抑郁状态变化检测·时间轨迹分析
融合多BERT模型信号与LLM生成可读报告，实现抑郁状态变化点的可解释检测与分析
📌 工作参考价值（4 点）
- 多源BERT信号融合构建用户状态轨迹，可迁移至电商用户兴趣演化建模，捕捉兴趣变化
- LLM生成可读报告的方式为推荐系统提供可解释性思路，自动生成推荐理由
- 变化点检测算法能识别用户偏好突变，应用于实时推荐策略动态调整
- 时间分段轨迹分析适用于处理非平稳用户行为序列，可借鉴至时间感知推荐模型