論文の概要: Timing Matters: Enhancing User Experience through Temporal Prediction in Smart Homes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18719v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 19:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.626856
• Title: Timing Matters: Enhancing User Experience through Temporal Prediction in Smart Homes
• Title（参考訳）: タイミング:スマートホームにおける時間予測によるユーザエクスペリエンス向上
• Authors: Shrey Ganatra, Spandan Anaokar, Pushpak Bhattacharyya,
• Abstract要約: ユーザアクションとそのタイミングを,それぞれの日付と時刻のスタンプに合わせた11kのアクションシーケンスを用いて予測する。 私たちの知る限りでは、これはスマートホームの時間予測の最初の試みだ。 すべてのデータセットで40%の精度(96クラス)、正確なタイムスタンプを含むデータセットでは80%の精度(8クラス)を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.47304614659701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Have you ever considered the sheer volume of actions we perform using IoT (Internet of Things) devices within our homes, offices, and daily environments? From the mundane act of flicking a light switch to the precise adjustment of room temperatures, we are surrounded by a wealth of data, each representing a glimpse into user behaviour. While existing research has sought to decipher user behaviours from these interactions and their timestamps, a critical dimension still needs to be explored: the timing of these actions. Despite extensive efforts to understand and forecast user behaviours, the temporal dimension of these interactions has received scant attention. However, the timing of actions holds profound implications for user experience, efficiency, and overall satisfaction with intelligent systems. In our paper, we venture into the less-explored realm of human-centric AI by endeavoring to predict user actions and their timing. To achieve this, we contribute a meticulously synthesized dataset comprising 11k sequences of actions paired with their respective date and time stamps. Building upon this dataset, we propose our model, which employs advanced machine learning techniques for k-class classification over time intervals within a day. To the best of our knowledge, this is the first attempt at time prediction for smart homes. We achieve a 40% (96-class) accuracy across all datasets and an 80% (8-class) accuracy on the dataset containing exact timestamps, showcasing the efficacy of our approach in predicting the temporal dynamics of user actions within smart environments.
• Abstract（参考訳）: 家庭、オフィス、そして日々の環境の中でIoT(Internet of Things)デバイスを使用して実行するアクションの量について考えたことがありますか? 光スイッチをフリックして部屋の温度を正確に調整するという日常的な行為から、私たちは豊富なデータに囲まれています。 既存の研究は、これらのインタラクションとそのタイムスタンプからユーザの振る舞いを解読しようとしてきたが、それでも重要な次元である、これらのアクションのタイミングを調査する必要がある。 ユーザの行動を理解し予測するための広範囲な努力にもかかわらず、これらのインタラクションの時間的次元には注意が向けられている。 しかし、行動のタイミングは、ユーザー体験、効率性、知的システムに対する全体的な満足度に重大な影響を及ぼす。 本稿では,ユーザの行動とタイミングを予測すべく,人間中心型AIの探求の少ない領域に挑戦する。 これを実現するために、各日付と時刻スタンプとを合わせた1万1千件のアクション列からなる、精巧に合成されたデータセットを寄贈する。 このデータセットに基づいて1日以内の時間間隔でkクラスの分類を行うため,高度な機械学習技術を用いたモデルを提案する。 私たちの知る限りでは、これはスマートホームの時間予測の最初の試みだ。 すべてのデータセットに対して40%(96クラス)の精度を達成し、正確なタイムスタンプを含むデータセット上で80%(8クラス)の精度を達成し、スマート環境におけるユーザアクションの時間的ダイナミクスを予測するアプローチの有効性を示す。

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