手机用户行为识别模型：位置无关的决策树方法

"这篇论文研究了穿戴位置无关的手机用户行为识别模型，通过分析智能手机的三轴加速度传感器数据，提取特征并构建决策树分类模型，实现了对用户行为的有效识别。" 在当前的智能设备时代，人体行为识别已经成为一个重要领域，特别是在健康监控和运动管理方面。本文的研究核心是创建一种不受手机佩戴位置影响的用户行为识别模型，以适应用户不同的携带手机的习惯。论文指出，基于智能手机的三轴加速度信息，可以捕捉到人体在不同行为状态下的动态变化。 首先，研究者分析了来自手机传感器的数据，这些数据反映了用户在行走、跑步、坐立等不同行为时手机的运动状态。通过对三轴加速度的监测，他们能够捕获到多维度的行为特征。这些特征包括但不限于加速度的峰值、频率分布、运动趋势等。 接着，为了减少手机位置对行为识别的影响，研究者采用了特征优选策略。通过比较不同位置下的特征相关性，选择那些对行为识别贡献最大而对位置敏感度最低的特征。这一过程可能涉及到特征选择算法，如基于信息增益或相关系数的方法。 然后，研究者构建了三种决策树分类模型：（行为位置）矢量模型、位置—行为模型和行为模型。决策树是一种常用的数据挖掘技术，它通过一系列规则来分割数据，形成一个树状结构，以预测目标变量的类别。在这三种模型中，行为模型表现最佳，显示出最高的准确性。 实验结果显示，当手机放置在口袋、手部或包里等多种位置时，行为模型的综合判断准确率达到了80.29%。此外，这个模型在处理混合样本时，不仅精度高，而且计算效率也相对较高，这意味着它能在短时间内完成大量行为识别任务，具有较高的实时性。 该研究得到了国家自然科学基金和西安邮电大学校内青年基金的支持，由范琳和王忠民等人共同完成。他们的工作为行为识别领域提供了一种新的、位置无关的解决方案，有望广泛应用于健康监测、运动跟踪和个性化服务等领域。通过这种技术，未来智能设备将能更准确地理解用户的行为模式，从而提供更加精准的服务。