論文の概要: Lightweight Modeling of User Context Combining Physical and Virtual Sensor Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16029v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 08:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 15:08:27.013958
• Title: Lightweight Modeling of User Context Combining Physical and Virtual Sensor Data
• Title（参考訳）: 物理・仮想センサデータを組み合わせたユーザコンテキストの軽量モデリング
• Authors: Mattia Giovanni Campana, Dimitris Chatzopoulos, Franca Delmastro, Pan Hui
• Abstract要約: 本研究では,パーソナルモバイルデバイスから異質なセンサデータを含むデータセットを収集するフレームワークを提案する。 本稿では,ユーザコンテキストをモデル化し,推論プロセス全体を効率的に実行するための軽量なアプローチを提案する。 精度の低下を3%以下に抑えつつ、10倍のスピードアップと90%以上の機能低下を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.800978541993706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multitude of data generated by sensors available on users' mobile devices, combined with advances in machine learning techniques, support context-aware services in recognizing the current situation of a user (i.e., physical context) and optimizing the system's personalization features. However, context-awareness performances mainly depend on the accuracy of the context inference process, which is strictly tied to the availability of large-scale and labeled datasets. In this work, we present a framework developed to collect datasets containing heterogeneous sensing data derived from personal mobile devices. The framework has been used by 3 voluntary users for two weeks, generating a dataset with more than 36K samples and 1331 features. We also propose a lightweight approach to model the user context able to efficiently perform the entire reasoning process on the user mobile device. To this aim, we used six dimensionality reduction techniques in order to optimize the context classification. Experimental results on the generated dataset show that we achieve a 10x speed up and a feature reduction of more than 90% while keeping the accuracy loss less than 3%.
• Abstract（参考訳）: ユーザのモバイルデバイスで利用可能なセンサによって生成される多数のデータと、機械学習技術の進歩、ユーザの現在の状況(物理的コンテキスト)を認識し、システムのパーソナライズ機能を最適化するコンテキスト認識サービスのサポートを組み合わせる。 しかし、コンテキスト認識性能は主にコンテキスト推論プロセスの精度に依存しており、これは大規模およびラベル付きデータセットの可用性に厳密に関係している。 本研究では,パーソナルモバイルデバイスから得られた異種センシングデータを含むデータセットを収集するフレームワークを提案する。 このフレームワークは3人の任意ユーザが2週間使用し、36K以上のサンプルと1331の機能を持つデータセットを生成する。 また,ユーザモバイルデバイス上で推論処理全体を効率的に実行するユーザコンテキストをモデル化する軽量なアプローチを提案する。 この目的のために, 文脈分類を最適化するために6次元化手法を用いた。 生成したデータセットに対する実験結果から,精度損失を3%以下に抑えつつ,10倍のスピードアップと90%以上の特徴低下を実現した。

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