論文の概要: Joint Modelling of Cyber Activities and Physical Context to Improve
Prediction of Visitor Behaviors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11400v1
- Date: Wed, 26 Aug 2020 06:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 22:32:41.574742
- Title: Joint Modelling of Cyber Activities and Physical Context to Improve
Prediction of Visitor Behaviors
- Title(参考訳): 訪問者の行動予測を改善するためのサイバー活動と物理的文脈の協調モデリング
- Authors: Manpreet Kaur, Flora D. Salim, Yongli Ren, Jeffrey Chan, Martin Tomko,
Mark Sanderson
- Abstract要約: 本稿では, 大規模屋内ショッピングモールにおける利用者のサイバー物理行動について, 匿名化されたWi-Fiアソシエーションと, 事業者が記録したブラウジングログを活用して検討する。
そこで本稿では,DBPediaの概念から得られる豊富なカテゴリ情報を用いて物理空間を意味的にラベル付けし,ユーザの活動を表す文脈的類似度をモールコンテキストで計算する機構を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.01630680340645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates the Cyber-Physical behavior of users in a large
indoor shopping mall by leveraging anonymized (opt in) Wi-Fi association and
browsing logs recorded by the mall operators. Our analysis shows that many
users exhibit a high correlation between their cyber activities and their
physical context. To find this correlation, we propose a mechanism to
semantically label a physical space with rich categorical information from
DBPedia concepts and compute a contextual similarity that represents a user's
activities with the mall context. We demonstrate the application of
cyber-physical contextual similarity in two situations: user visit intent
classification and future location prediction. The experimental results
demonstrate that exploitation of contextual similarity significantly improves
the accuracy of such applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 大規模屋内ショッピングモールにおける利用者のサイバー物理行動について, 匿名化されたWi-Fiアソシエーションと, 事業者が記録したブラウジングログを活用して検討する。
分析の結果,サイバー活動と物理的な状況との間に高い相関関係を示すユーザが多いことがわかった。
この相関関係を見つけるために,DBPediaの概念から豊富なカテゴリ情報を持つ物理空間を意味的にラベル付けし,ユーザの活動を表す文脈的類似性を計算する機構を提案する。
ユーザ訪問意図分類と将来の位置情報予測の2つの状況において,サイバー物理的コンテキスト類似性の適用を実証する。
実験の結果, 文脈類似性の利用により, アプリケーションの精度が著しく向上することが示された。
関連論文リスト
- Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a
Computational Approach [63.67533153887132]
誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。
既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。
本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T07:22:56Z) - Context-Aware Prediction of User Engagement on Online Social Platforms [16.476938924862147]
我々は、コンテキスト対応モデリングアプローチが、オンラインソーシャルプラットフォーム上でのユーザエンゲージメントの全体的かつ軽量な表現を提供する可能性を示唆するデータを提示する。
約8万人から1億以上のSnapchatセッションを分析しています。
本研究は,アクティベートおよびパッシブ使用の文脈一致型,習慣駆動型パターンの概念と一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T03:36:35Z) - Qualitative Prediction of Multi-Agent Spatial Interactions [5.742409080817885]
我々は,密集シーンにおけるマルチエージェントインタラクションをモデル化し,予測するための3つの新しいアプローチを提示し,ベンチマークする。
提案手法は、個々の相互作用を予測する静的および動的コンテキストを考慮したものである。
彼らはインプット・アンド・タイムアテンション・メカニズムを利用し、中・長期の地平線でテストされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T18:08:25Z) - On-device modeling of user's social context and familiar places from
smartphone-embedded sensor data [7.310043452300736]
本稿では,ユーザの社会的状況や位置を直接モバイルデバイス上でモデル化する,教師なしで軽量なアプローチを提案する。
ソーシャルなコンテキストにおいて、このアプローチはユーザーとそのデバイス間の物理的およびサイバーなソーシャルインタラクションのデータを利用する。
提案手法の有効性は,実世界の5つのデータセットを用いた3つの実験によって実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T12:53:14Z) - Parallel Reasoning Network for Human-Object Interaction Detection [53.422076419484945]
並列推論ネットワーク(PR-Net)というトランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。
PR-Netは、インスタンスレベルのローカライゼーションと関係レベルの理解のための2つの独立した予測器を構築する。
我々のPR-NetはHICO-DETとV-COCOベンチマークで競合する結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T17:00:34Z) - Learn to Predict How Humans Manipulate Large-sized Objects from
Interactive Motions [82.90906153293585]
本稿では,動きデータと動的記述子を融合させるグラフニューラルネットワークHO-GCNを提案する。
動的記述子を消費するネットワークは、最先端の予測結果が得られ、未確認オブジェクトへのネットワークの一般化に役立つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-25T09:55:39Z) - On-device modeling of user's social context and familiar places from
smartphone-embedded sensor data [7.310043452300736]
ユーザの社会的文脈とその位置をモデル化するための,新しい,教師なし,軽量なアプローチを提案する。
ユーザとそのデバイス間の物理的およびサイバー的ソーシャルインタラクションに関連するデータを活用する。
日常の状況を認識するための3つの機械学習アルゴリズムの性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T08:32:26Z) - Preference Enhanced Social Influence Modeling for Network-Aware Cascade
Prediction [59.221668173521884]
本稿では,ユーザの嗜好モデルを強化することで,カスケードサイズ予測を促進する新しいフレームワークを提案する。
エンド・ツー・エンドの手法により,ユーザの情報拡散プロセスがより適応的で正確になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T09:25:06Z) - Masked Transformer for Neighhourhood-aware Click-Through Rate Prediction [74.52904110197004]
本稿では,近隣相互作用に基づくCTR予測を提案し,そのタスクを異種情報ネットワーク(HIN)設定に組み込む。
周辺地域の表現を高めるために,ノード間のトポロジカルな相互作用を4種類検討する。
本研究では,2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験を行い,提案手法が最先端のCTRモデルを大幅に上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T12:44:23Z) - Leveraging Social Influence based on Users Activity Centers for
Point-of-Interest Recommendation [2.896192909215469]
明示的な友情ネットワークとユーザ間の高いチェックインオーバラップに基づく2段階の友情を導入する。
その結果,提案手法は2つの実世界のデータセットにおいて最先端のモデルよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T16:46:27Z) - Relational Graph Neural Networks for Fraud Detection in a Super-App
environment [53.561797148529664]
スーパーアプリケーションの金融サービスにおける不正行為防止のための関係グラフ畳み込みネットワーク手法の枠組みを提案する。
我々は,グラフニューラルネットワークの解釈可能性アルゴリズムを用いて,ユーザの分類タスクに対する最も重要な関係を判定する。
以上の結果から,Super-Appの代替データと高接続性で得られるインタラクションを利用するモデルには,付加価値があることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T00:02:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。