現(xiàn)代工業(yè)和科技的發(fā)展不僅給人們的生活帶來了諸多便利,同時也使人們的生活習(xí)慣發(fā)生了巨大的變化。研究表明,很多慢性病的發(fā)生都與人們長期的不良行為習(xí)慣有關(guān)系。為了預(yù)防這些慢性病的發(fā)生,首先需要研究人們的日常行為,進(jìn)而對不健康的目標(biāo)行為進(jìn)行干預(yù)。在這篇文章中,首先對用戶行為數(shù)據(jù)處理的相關(guān)技術(shù)和國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀做了詳細(xì)介紹,然后本文重點研究和討論的是人們行為數(shù)據(jù)的收集、分析、以及預(yù)測。文中介紹了關(guān)于數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵技術(shù),以及由作者自己設(shè)計的數(shù)據(jù)收集軟件�；谧越〝�(shù)據(jù)集以及其他公開數(shù)據(jù)集,文中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對用戶動作行為進(jìn)行識別,比如步行、上下電梯、跑步等等。本文采用最近鄰算法（K-Nearest Neighbors,KNN）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine,SVM）兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。KNN是一種效率相對較高的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。SVM算法是一種計算復(fù)雜度較高的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它對于線性不可分的類別進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換使其空間可分。本文的研究問題之一便是在文中所用的數(shù)據(jù)集下,這兩種算法是否能有效的識別出用戶行為�；谟脩舻男袨樽R別以及用戶地理位置的變化,可以生成用戶行為時空序列數(shù)據(jù)。... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

JITAI系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖 1-2 實驗室活動行為示例在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，智能移動設(shè)備，尤其是智能手機(jī)在人們的生活中已經(jīng)非常普遍。智能手機(jī)內(nèi)置的傳感器，比如慣性傳感器、位置傳感器等，可以記錄用戶在日常生活中的相關(guān)信息。與此同時，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)也發(fā)現(xiàn)多種慢性病的快速增加與人們長期不健康的生活方式有著密切的關(guān)聯(lián)。在此背景下，本文的研究目的便是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對現(xiàn)在智能手機(jī)可以收集到的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而識別與預(yù)測用戶的行為，為用戶行為干預(yù)（移動健康、JITAI）提供幫助。1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前國內(nèi)對于用戶運動行為分析與預(yù)測還處于起步階段，國內(nèi)對于用戶行為分析與預(yù)測主要集中于基于大數(shù)據(jù)的用戶行為分析。主要包括用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索心儀的產(chǎn)品、瀏覽不同的產(chǎn)品、將產(chǎn)品加入期待列表、將產(chǎn)品放入購物車、把產(chǎn)品從購物車中取出、最終購買產(chǎn)品、使用優(yōu)惠券購買產(chǎn)品或退貨、對產(chǎn)品進(jìn)行評價打分等；甚至也包括了用戶在第三方網(wǎng)站上所做出的相關(guān)行為，如對比不同網(wǎng)站上產(chǎn)品的價格、瀏覽其他用戶做出的評測、在網(wǎng)絡(luò)社交媒

定位技術(shù)已經(jīng)非常成熟。在 Andr的得到融合了 GPS，蜂窩網(wǎng)絡(luò)，以及 WiFi 技術(shù)介紹是指利用無線終端（手機(jī)）和無線網(wǎng)絡(luò)的配合，息（經(jīng)度緯度的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，包括三維數(shù)據(jù)）戶或以此為基礎(chǔ)提供某種增值服務(wù)（如圖 2-1利用手機(jī)上的 GPS 模塊將自己的位置信號發(fā)送給的[41]。GPS 定位是由 GPS終端主動發(fā)起，主動性即卸載終端預(yù)裝的系統(tǒng)或是關(guān)閉 GPS 即可終止。無法主動去定位某一個終端的位置。GPS 定位的可隨時調(diào)用；全球定位。缺點在于：在手機(jī)中應(yīng)，比較耗電；信號可穿透能力差，云層厚度對信

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于智能手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)的人類行為識別研究[J]. 朱響斌,邱慧玲.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(23)
[2]移動健康的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 何疆春,李田昌.  轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)雜志. 2016(03)
[3]基于大數(shù)據(jù)平臺的用戶行為分析研究[J]. 李嘉彬,施勇,薛質(zhì).  信息安全與通信保密. 2016(04)
[4]基于大數(shù)據(jù)的移動用戶行為分析系統(tǒng)與應(yīng)用案例[J]. 谷紅勛,楊珂.  電信科學(xué). 2016(03)
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)購物用戶行為分析[J]. 陳小芳,葛曉濱,馬冠駿.  牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(01)
[6]基于大規(guī)模日志分析的搜索引擎用戶行為分析[J]. 余慧佳,劉奕群,張敏,茹立云,馬少平.  中文信息學(xué)報. 2007(01)

碩士論文
[1]智能手機(jī)運動APP對在校大學(xué)生用戶體育鍛煉行為的影響研究[D]. 楊超.山東體育學(xué)院 2016
[2]基于手機(jī)傳感器的人類復(fù)雜行為識別方法的研究[D]. 賈博軒.黑龍江大學(xué) 2015
[3]基于智能手機(jī)的用戶行為識別技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 胡龍.電子科技大學(xué) 2015



本文編號：3610253