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【2h】

Internet addiction disorder detection of Chinese college students using several personality questionnaire data and support vector machine

机译：利用几种人格问卷数据和支持向量机检测中国大学生网络成瘾障碍

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摘要

With the unprecedented development of the Internet, it also brings the challenge of Internet Addiction (IA), which is hard to diagnose and cure according to the state-of-art research. In this study, we explored the feasibility of machine learning methods to detect IA. We acquired a dataset consisting of 2397 Chinese college students from the University (Age: 19.17 ± 0.70, Male: 64.17%) who completed Brief Self Control Scale (BSCS), the 11th version of Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11), Chinese Big Five Personality Inventory (CBF-PI) and Chen Internet Addiction Scale (CIAS), where CBF-PI includes five sub-features (Openness, Extraversion, Conscientiousness, Agreeableness, and Neuroticism) and BSCS includes three sub-features (Attention, Motor and Non-planning). We applied Student's t-test on the dataset for feature selection and Support Vector Machines (SVMs) including C-SVM and ν-SVM with grid search for the classification and parameters optimization. This work illustrates that SVM is a reliable method for the assessment of IA and questionnaire data analysis. The best detection performance of IA is 96.32% which was obtained by C-SVM in the 6-feature dataset without normalization. Finally, the BIS-11, BSCS, Motor, Neuroticism, Non-planning, and Conscientiousness are shown to be promising features for the detection of IA.
机译：随着Internet的空前发展，它也带来了Internet成瘾（IA）的挑战，根据最新的研究很难对其进行诊断和治疗。在这项研究中，我们探讨了机器学习方法检测IA的可行性。我们获得了由2397名来自中国大学的中国大学生组成的数据集（年龄：19.17±0.70，男：64.17％），他们完成了简短自我控制量表（BSCS），第11版Barratt冲动量表（BIS-11），中文大五个人格量表（CBF-PI）和Chen Internet成瘾量表（CIAS），其中CBF-PI包括五个子功能（开放性，外向性，尽责性，和A可亲和神经质），而BSCS包括三个子功能（注意，运动和非计划）。我们在数据集上应用了学生t检验，以进行特征选择和支持向量机（SVM），包括带有网格搜索的C-SVM和ν-SVM，以进行分类和参数优化。这项工作表明，SVM是评估IA和调查表数据分析的可靠方法。 IA的最佳检测性能为96.32％，这是通过C-SVM在6个特征数据集中进行的，无需归一化。最后，BIS-11，BSCS，运动，神经质，无计划性和尽责性被证明是检测IA的有希望的特征。

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