論文の概要: A Snooze-less User-Aware Notification System for Proactive
Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02097v1
- Date: Wed, 4 Mar 2020 14:31:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 13:27:12.656986
- Title: A Snooze-less User-Aware Notification System for Proactive
Conversational Agents
- Title（参考訳）: 能動的会話エージェントのためのスヌーズレスユーザ対応通知システム
- Authors: Yara Rizk, Vatche Isahagian, Merve Unuvar, Yasaman Khazaeni
- Abstract要約: 通知をインテリジェントに発行し、抑制し、集約するアラートおよび通知フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークはバックエンドサービスとしてデプロイできますが、アクティブな会話エージェントに統合するのに適しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4378876455245235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ubiquity of smart phones and electronic devices has placed a wealth of
information at the fingertips of consumers as well as creators of digital
content. This has led to millions of notifications being issued each second
from alerts about posted YouTube videos to tweets, emails and personal
messages. Adding work related notifications and we can see how quickly the
number of notifications increases. Not only does this cause reduced
productivity and concentration but has also been shown to cause alert fatigue.
This condition makes users desensitized to notifications, causing them to
ignore or miss important alerts. Depending on what domain users work in, the
cost of missing a notification can vary from a mere inconvenience to life and
death. Therefore, in this work, we propose an alert and notification framework
that intelligently issues, suppresses and aggregates notifications, based on
event severity, user preferences, or schedules, to minimize the need for users
to ignore, or snooze their notifications and potentially forget about
addressing important ones. Our framework can be deployed as a backend service,
but is better suited to be integrated into proactive conversational agents, a
field receiving a lot of attention with the digital transformation era, email
services, news services and others. However, the main challenge lies in
developing the right machine learning algorithms that can learn models from a
wide set of users while customizing these models to individual users'
preferences.
- Abstract（参考訳）: スマートフォンや電子機器の普及により、消費者の指先だけでなく、デジタルコンテンツのクリエーターにも多くの情報が流れている。
これにより、投稿されたYouTubeビデオからツイート、メール、個人メッセージまで、毎秒数百万の通知が発行されている。
作業関連の通知を追加すれば,通知数の増加の速さが分かる。
これは生産性と集中度を低下させるだけでなく、警告疲労を引き起こすことも示されている。
この条件により、ユーザーは通知を無視したり、重要なアラートを見逃したりする。
ユーザーがどのドメインで働いているかによって、通知を紛失するコストは、単に不便から生死まで様々である。
そこで本研究では,イベントの重大度やユーザの好み,スケジュールに基づいて通知をインテリジェントに発行,抑制,集約し,ユーザが通知を無視したり無視したりする必要を最小化し,重要な通知への対処を忘れてしまうような警告通知フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークはバックエンドサービスとしてデプロイできますが、アクティブな会話エージェント、デジタルトランスフォーメーション時代、メールサービス、ニュースサービスなど、多くの注目を集めている分野に統合するのに適しています。
しかし、主な課題は、これらのモデルを個々のユーザの好みに合わせてカスタマイズしながら、幅広いユーザーからモデルを学習できる適切な機械学習アルゴリズムを開発することである。
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