基于智能手机感知数据的心理压力评估方法

论文摘要

较大的心理压力对大学生的心理和生理均会产生危害.心理压力往往在前期容易被人忽视,从而导致严重的问题.因此,如果能较早发现心理压力,并进行合理干预,有益于人的身心健康.传统心理压力检测方法以问卷调查和借助专业设备的评估为主,但都存在成本较高,且对被评估对象侵扰较大等不足.另一方面,随着智能手机的快速普及,通过手机中内置的位置、声音、加速度等多种传感器感知用户的行为习惯,并基于感知数据评估用户心理压力成为一种低成本、低侵扰的心理压力评估手段.在此背景下,针对基于智能手机感知数据分析,对评估大学生心理压力的方法展开了研究,从感知数据中提取合理的特征,提出了一种更高效的心理压力评估方法.首先,讨论了如何从原始的手机感知数据提取出合理的特征;其次,介绍将心理压力评估转化为分类问题,并使用半监督学习方法构造分类模型;最后,在开放数据集StudentLife上对上述模型进行实验验证.实现结果表明:该方法在心理压力检测精确度和召回率等方面均优于基线方法.

论文目录

1 相关工作

1.1 基于专业感知设备感知情绪

1.2 基于社交网络感知情绪

1.3 基于智能手机数据感知情绪

2 数据集介绍与问题定义

2.1 数据集介绍

2.2 问题定义

3 方法概览

4 核心方法

4.1 特征抽取

4.1.1 绝对特征Fa

4.1.1.1 POI相关特征

1) 活动信息相关特征

2) 声音相关特征

3) 社交相关特征

4) 用户睡眠信息

4.1.2 相对特征Fb

4.2 特征选择

4.3 模型训练与在线识别

4.3.1 分类器选择

4.3.2 协同训练

4.3.3 在线评估

5 实验验证

5.1 实验数据

5.2 实验方法

1) Pr:

2) Re:

3) F1:

5.3 实验结果

5.3.1 和基线方法进行对比

5.3.2 对特征筛选的评估

5.3.3 对协同训练的评估

6 总结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王丰,王亚沙,王江涛,熊昊一,赵俊峰,张大庆

关键词: 心理压力,情境感知,特征工程,自动评估,机器学习

来源: 计算机研究与发展 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术

单位: 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学),北京大学信息科学技术学院,计算机网络和信息集成教育部重点实验室,北京大学软件工程国家工程研究中心,密苏里科技大学计算机科学系

基金: 国家自然科学基金项目(61772045)~~

分类号: TP181;R318

页码: 611-622

总页数: 12

文件大小: 1298K

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