System för erkännande av mänsklig aktivitet som bygger på användning av objekt kräver aktivitetsdata för lärande. Att skaffa sådana data från den verkliga världen är dyrt och tidskrävande. För att övervinna sådana svårigheter blir utnyttjandet av webbaktivitetsdata allt populärare. På grund av bristen på mycket verklig information i sådana data är befintliga aktivitetsmodeller dock inte lämpliga för webbdata. I detta dokument föreslår vi en dold Markov-modell (HMM-) baserad aktivitetsmodell speciellt utformad för att använda webbaktivitetsdata för aktivitetsigenkänning. Den använder en sekvens av objektanvändningsinformation för aktivitetsigenkänning. Vi föreslår också en web aktivitet data mining algoritm för denna modell. Den är extremt snabb och effektiv i jämförelse med de befintliga algoritmerna. Vi utför tre experiment för att validera den föreslagna modellen. Vi visar att modellen effektivt kan användas av ett aktivitetsigenkänningssystem.
Sarkar föreslog en hybridaktivitetsigenkänningsmetod baserad på webbaktivitetsdata REF.
Hidden Markov Mined Activity Model for Human Activity Recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}