論文の概要: Optimal service resource management strategy for IoT-based health
information system considering value co-creation of users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02521v2
- Date: Tue, 30 Jan 2024 06:18:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 20:02:51.385597
- Title: Optimal service resource management strategy for IoT-based health
information system considering value co-creation of users
- Title（参考訳）: ユーザ価値共生を考慮したiot健康情報システムのための最適サービス資源管理戦略
- Authors: Ji Fang, Vincent CS Lee, Haiyan Wang
- Abstract要約: 適応型最適サービス資源管理戦略を開発した。
深層強化学習アルゴリズムがIoT(Internet of Things)ベースのヘルス情報サービスシステムに組み込まれた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.603742803497427
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores optimal service resource management strategy, a
continuous challenge for health information service to enhance service
performance, optimise service resource utilisation and deliver interactive
health information service. An adaptive optimal service resource management
strategy was developed considering a value co-creation model in health
information service with a focus on collaborative and interactive with users.
The deep reinforcement learning algorithm was embedded in the Internet of
Things (IoT)-based health information service system (I-HISS) to allocate
service resources by controlling service provision and service adaptation based
on user engagement behaviour. The simulation experiments were conducted to
evaluate the significance of the proposed algorithm under different user
reactions to the health information service.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,サービスの性能向上,サービスリソース活用の最適化,インタラクティブなヘルス情報サービスの提供を目的とした,医療情報サービスの継続的な課題である,サービスリソース管理の最適戦略について検討する。
健康情報サービスにおける価値共創モデルを考慮した最適なサービス資源管理戦略を開発し,ユーザとの協調と対話に焦点をあてた。
深層強化学習アルゴリズムはIoT(Internet of Things)ベースのヘルス情報サービスシステム(I-HISS)に組み込まれ,ユーザのエンゲージメント行動に基づいてサービス提供とサービス適応を制御することでサービスリソースを割り当てる。
健康情報サービスに対するユーザ反応の異なるアルゴリズムの有効性を評価するため,シミュレーション実験を行った。
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