【摘 要】
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识别场所的个性化语义是普适计算的重要研究方向。现有方法的问题有:1)大多仅考虑场所访问在时间和空间上的信息,未充分利用与场所语义密切相关的情境信息;2)注重整体识别准
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识别场所的个性化语义是普适计算的重要研究方向。现有方法的问题有:1)大多仅考虑场所访问在时间和空间上的信息,未充分利用与场所语义密切相关的情境信息;2)注重整体识别准确率,未区别对待不同类别间错误识别的代价损失;3)基于有监督学习来建立识别模型,当训练数据有限时识别性能不佳。本文提出基于多情境数据和半监督代价敏感模型的场所语义识别方法,首先,根据多情境数据特点构建用户活动等特征。然后,基于半监督集成学习框架,引入未标注样本进行迭代式多分类器协同训练。同时,通过场所在语义上的相似性构建代价矩阵,使用代价敏感学习方法优化模型的代价损失。实验结果表明,该方法在场所语义识别的准确率和代价损失上相比传统方法都具有显著优势。
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