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抑郁症日益成为影响现代人生活幸福程度的重要因素。实时有效地识别用户情绪的方法对于抑郁症潜在患者的发现和治疗十分有意义。用户情绪的状态及变化会体现在其生活日志数据上。该文从使用可穿戴设备收集的用户生活日志数据出发,对数据进行了特征方面的分析;进一步地,使用以回归树为弱学习器的集成学习模型,设计了使用全部数据、仅用户自身数据以及仅他人数据进行训练的三组实验构成的对比实验框架,以比较使用不同用户数据对识别结果的影响。实验结果表明,基于生活日志数据的集成学习模型可以有效地识别用户的情绪状态。同时,基于实验结果提出