Intelligent Behavior Data Analysis for Internet Addiction
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Internet addiction refers to excessive internet use that interferes with daily life.
Due to its negative impact on college students’ study and life, discovering students’ internet addiction tendencies and making correct guidance for them timely is necessary.
However, at present, the research methods used in analyzing students’ internet addiction are mainly questionnaires and statistical analysis, which relies on the domain experts heavily.
Fortunately, with the development of the smart campus, students’ behavior data such as consumption and trajectory information in the campus are stored.
With this information, we can analyze students’ internet addiction levels quantitatively.
In this paper, we provide an approach to estimate college students’ internet addiction levels using their behavior data in the campus.
In detail, we consider students’ addiction towards the internet is a hidden variable which affects students’ daily time online together with other behavior.
By predicting students’ daily time online, we will find students’ internet addiction levels.
Along this line, we develop a linear internet addiction (LIA) model, a neural network internet addiction (NIA) model, and a clustering-based internet addiction (CIA) model to calculate students’ internet addiction levels, respectively.
These three models take the regularity of students’ behavior and the similarity among students’ behavior into consideration.
Finally, extensive experiments are conducted on a real-world dataset.
The experimental results show the effectiveness of our method, and it is also consistent with some psychological findings.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Peng, Wei& Zhang, Xinlei& Li, Xin. 2019. Intelligent Behavior Data Analysis for Internet Addiction. Scientific Programming،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210729
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Peng, Wei…[et al.]. Intelligent Behavior Data Analysis for Internet Addiction. Scientific Programming No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210729
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Peng, Wei& Zhang, Xinlei& Li, Xin. Intelligent Behavior Data Analysis for Internet Addiction. Scientific Programming. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210729
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210729
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر