基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

• 作者: 侯迪 张庆生 赵季中 齐勇
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 上下文感知 活动理论 活动计算 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 398-401
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2006.04.007

摘要

为了推理移动用户在智能空间的活动,提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算.首先按照上下文的定义,采用元组方法表示移动用户和智能空间,然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化,最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系,从而实现活动计算.该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程,还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据,却不需要用户直接参与数据的标记.将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具(ESM)的动作状态数进行比较,结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯迪	西安交通大学电子与信息工程学院	45	532	12.0	22.0
2	赵季中	西安交通大学电子与信息工程学院	38	567	13.0	23.0
3	齐勇	西安交通大学电子与信息工程学院	80	870	16.0	27.0
4	张庆生	西安交通大学电子与信息工程学院	7	24	1.0	4.0