穿戴式传感器的上下文感知移动计算

"Context-aware mobile computing技术利用手机智能传感器来感知并理解用户的行为，以此为基础调整设备的行为，提供个性化服务。这种技术结合了机器学习和统计分析方法，通过可穿戴传感器阵列收集数据，在无需外部监督的情况下进行在线学习，构建用户状态模型。" Context-aware mobile computing（情境感知移动计算）是一种新兴的技术，它主要关注如何使移动设备如智能手机或可穿戴设备理解用户当前的状态和环境，并据此提供智能化的服务。这一技术的核心在于通过集成在设备上的传感器阵列，如加速度计、陀螺仪、GPS、心率监测器等，实时捕捉用户的生理状态、活动模式以及周围环境的信息。 在论文"Context-Aware Mobile Computing: Learning Context-Dependent Personal Preferences from a Wearable Sensor Array"中，作者Andreas Krause、Asim Smailagic和Daniel P. Siewiorek探讨了如何利用这些传感器数据来学习用户的情境依赖性个人偏好。他们设计并实现了一个系统，该系统能够识别个体用户的状态，并观察用户在这些状态下如何与系统交互，从而在线学习和更新用户模型。 这个系统采用了机器学习算法，比如聚类、分类和回归等，从海量传感器数据中提取有用特征，用于识别用户的不同状态，如运动、休息、工作等。同时，统计分析方法则用于挖掘数据中的模式和趋势，以建立更准确的用户行为模型。值得注意的是，整个学习过程是自动进行的，不需要额外的人工监督。 案例研究表明，这种方法能够在仅使用舒适度高的可穿戴传感器设备产生的数据的情况下，有效地创建具有意义的用户情境模型。这表明，通过情境感知，移动设备可以更加智能地适应用户的需求，提供更加个性化和适时的服务，如自动调整音量、提醒事项设定、健康跟踪等。 关键词：位置依赖和敏感，可穿戴计算机，移动计算，机器学习，可穿戴人工智能，统计模型。这项技术的潜力在于，它不仅可以提升用户体验，还有可能推动未来移动设备和可穿戴技术的创新，使其更加智能化和人性化。