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基于上下文感知的手持设备用户习惯分类研究的开题报告

一、研究背景

随着移动互联网、智能手机的普及，越来越多的人使用手持设备进行各种活动，如吃饭、看电影、购物等。手持设备的用户习惯直接影响了用户的体验和行为，因此对手持设备用户习惯的研究具有重要意义。

传统的用户习惯分类方法通常只考虑静态数据，例如用户个人信息和历史记录。然而，当用户进行不同的活动时，他们的上下文会发生变化。因此，了解用户的上下文变化是必要的，在此基础上实现基于上下文感知的用户习惯分类。

二、研究目的

本研究旨在通过对手持设备用户上下文感知的研究，实现更准确的用户习惯分类，并促进手持设备用户体验的提升。

三、研究方法

本研究将采用以下方法：

1.系统性地收集手持设备用户的上下文数据，包括位置信息、时间、天气、用户行为等。

2.分析上下文数据的变化与用户行为之间的关联，探究不同上下文因素对用户行为的影响。

3.基于机器学习算法，将上下文数据划分为几类，根据每类上下文的特征进行用户习惯分类。

4.实现基于上下文感知的用户习惯分类，并通过实验验证分类的准确性及其对于用户体验的影响。

四、研究意义

本研究将为手持设备用户习惯分类提供新的视角和思路，对用户体验的提升具有积极的作用。同时，本研究将为相关领域的研究提供宝贵的参考值。