作者：王丰,王亚沙,王江涛,熊昊一,赵俊峰,张大庆 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机研究与发展》2019年第03期 页数：12页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJFYZ2019030160 DOC编号：DOCJFYZ2019030169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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