【摘 要】
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针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点,提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵,并计算出传
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,复旦大学上海市数据科学重点实验室,希捷科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1001404)
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针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点,提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵,并计算出传感器距离,作为建模的先验知识,在后续建模过程中赋予每个传感器事件不同的权重。根据传感器距离的内在含义判断活动转移发生的位置,通过概率矩阵推测上次活动作为新的特征维度来建模当前活动。在Aruba、Tulum2010和HH1063个公开数据集上的实验结果表明,与SWMI、SWMIex等方法相比,该建模方法在精度和F12个指标上最大提升可超过10%。
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