論文の概要: Use of Air Quality Sensor Network Data for Real-time Pollution-Aware POI Suggestion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09155v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 10:36:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:08.333482
• Title: Use of Air Quality Sensor Network Data for Real-time Pollution-Aware POI Suggestion
• Title（参考訳）: 空気質センサネットワークデータを用いたリアルタイム汚染対応POIの提案
• Authors: Giuseppe Fasano, Yashar Deldjoo, Tommaso di Noia, Bianca Lau, Sina Adham-Khiabani, Eric Morris, Xia Liu, Ganga Chinna Rao Devarapu, Liam O'Faolain,
• Abstract要約: AirSense-Rは、都市環境における関心点(POI)をリアルタイムに、汚染を意識したレコメンデーションを提供するモバイルアプリケーションである。 提案システムは,訪問先に関する健康意識的な意思決定を支援することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.782779065468558
• License:
• Abstract: This demo paper presents AirSense-R, a privacy-preserving mobile application that provides real-time, pollution-aware recommendations for points of interest (POIs) in urban environments. By combining real-time air quality monitoring data with user preferences, the proposed system aims to help users make health-conscious decisions about the locations they visit. The application utilizes collaborative filtering for personalized suggestions, and federated learning for privacy protection, and integrates air pollutant readings from AirSENCE sensor networks in cities such as Bari, Italy, and Cork, Ireland. Additionally, the AirSENCE prediction engine can be employed to detect anomaly readings and interpolate for air quality readings in areas with sparse sensor coverage. This system offers a promising, health-oriented POI recommendation solution that adapts dynamically to current urban air quality conditions while safeguarding user privacy. The code of AirTOWN and a demonstration video is made available at the following repo: https://github.com/AirtownApp/Airtown-Application.git.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,都市環境における関心点(POI)のリアルタイムかつ汚染に配慮したレコメンデーションを提供する,プライバシ保護型モバイルアプリケーションであるAirSense-Rを紹介する。 リアルタイムの空気質モニタリングデータとユーザの好みを組み合わせることで、ユーザーが訪問した場所について健康に配慮した意思決定を支援することを目的とする。 このアプリケーションは、パーソナライズされた提案のための協調フィルタリングと、プライバシ保護のためのフェデレーション学習を利用し、イタリアのバリやアイルランドのコルクなどの都市におけるAirSenceセンサーネットワークからの空気汚染物質読取を統合している。 さらに、AirSence予測エンジンは、異常な読み出しを検出し、センサーが疎い地域での空気質の読み出しを補間するために使用することができる。 このシステムは、ユーザプライバシを保護しつつ、現在の都市大気質の状況に動的に適応する、有望で健康指向のPOIレコメンデーションソリューションを提供する。 AirTOWNのコードとデモビデオは以下のリポジトリで公開されている。

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