用户行为检测与识别作为复杂事件检测领域中的重要研究对象,具有广阔的应用前景和巨大的经济价值。特别是随着电子、通信等技术的发展,无线传感器得到了广泛的应用,基于无线传感器网络的用户行为检测与识别技术研究,受到越来越多的关注和重视。目前,该领域相关研究中所选择的数据模型对传感器数据之间的相关性考虑不够、查询算法时间复杂度较高,造成检测识别的性能不佳,对此本文提出基于无线传感器网络对用户行为进行检测和识别的一种新方法。该方法按照事件、行为两个逻辑层次,利用图模型和图相似性算法实现对用户行为的数据建模和模式查询。具体工作如下：第一,从设计需求、设备配置等方面出发,给出基于无线传感器网络的用户行为识别系统的设计方案,并在实际部署了该系统：第二,以数据快照图为基础,提出利用数据增量图算法对事件进行建模的方法。然后,利用基于特征结构的图相似性查询算法对查询事件图进行分类。针对传统基于特征结构向量的查询算法对特征结构重要程度区别考虑不足的问题,本文提出将事件图的特征结构按照重要程度排序构建特征结构序列,将图的相似性查询问题转换为特征结构序列的相似性查询方法,并对传统序列匹配算法进行了改进；第三,在事件图查询的基础上提出利用多序列联配算法对行为周期内的行为时序进行叠加,实现行为图建模的方法。在行为图查询阶段,考虑行为图频繁子图集合的特点,提出基于结构相似的特征选择算法,然后按照基于特征结构序列的图查询方法完成行为图查询,实现行为识别。实验表明,本文提出的分层图建模和图相似查询算法具有较好的可用性和查询准确度。