一种位置无关的多模型移动用户行为识别方法

• 作者: 宋辉 王忠民 韩帅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为识别 特征相似度 位置无关 极速学习机
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1060-1062,1066
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.023

摘要

针对智能手机佩戴位置多样性对移动用户行为识别结果的影响,提出一种位置无关的多模型移动用户行为识别方法.该方法通过计算手机加速度传感器所采集到的行为信号在不同佩戴位置的特征相似度,与预先计算的不同佩戴位置特征相似度进行比较,并采用相似度最大的位置特征作为测试样本,利用极速学习机(ex-treme learning machine,ELM)分类器对移动用户行为进行识别.实验结果证明,相对于不区分佩戴位置的行为识别方法,该方法可将识别准确率提高11％,是一种有效的移动用户行为识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠民	西安邮电大学计算机学院	88	745	14.0	23.0
2	韩帅	西安邮电大学计算机学院	3	8	2.0	2.0
3	宋辉	西安邮电大学计算机学院	21	86	6.0	7.0