稀疏矩阵字典法：提升移动用户行为识别精度

"基于稀疏矩阵字典的移动用户行为识别方法 (2015年) 论文" 本文提出了一种针对移动用户行为识别的新方法，利用手机内置的加速度传感器数据，通过构建稀疏矩阵字典进行行为分类。在人类日常行为的识别过程中，加速度传感器数据能够提供无干扰、实时且便捷的数据源。为了提升识别的准确性和稳定性，作者设计了一种基于加速度特征的稀疏矩阵字典构建策略。 首先，从多种行为的大量训练样本中构建了一个过完备字典。过完备字典是指包含更多元素的字典，可以更好地表示复杂的数据结构。然后，通过解决最小l1范数问题，找到待识别样本对应的稀疏系数。l1范数最小化有助于获得稀疏解，即大部分元素为零，少量元素非零，这种特性在信号处理和机器学习中常用于特征选择和压缩。 接着，根据计算出的稀疏系数，可以确定待识别样本与各个行为的残差。选取残差最小的行为作为识别结果。这种方法的创新之处在于利用稀疏表示的特性，增强了分类的稳定性和准确性。 实验结果显示，这种方法在识别手机用户的日常行为时达到了84.93%的准确率，超过了传统的决策树和BP神经网络算法。同时，其分类稳定性也表现更优。这表明，基于稀疏矩阵字典的行为识别方法在移动设备上的应用具有显著优势，特别是在用户行为监测和分析领域，如健康监测、用户习惯分析等。 关键词：稀疏矩阵字典、手机用户行为、人体行为识别、压缩感知。该研究得到了国家自然科学基金和西安邮电大学青年教师科研基金的支持，由宋辉和王忠民共同完成，他们在移动计算和智能信息处理方面有深入研究。 参考文献： 1. 宋辉，王忠民. 基于稀疏矩阵字典的移动用户行为识别方法[J]. 计算机科学, 2015, 42(9): 2590-2593. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.09.007. 这篇论文为移动设备上的用户行为分析提供了新的技术思路，有望在移动健康、智能物联网和用户体验优化等领域发挥重要作用。