Abstract-Den genomträngande karaktären av plats-medveten hårdvara har gett en aldrig tidigare skådad grund för att förstå mänskligt beteende. Med ett rekord av historisk rörelse, i form av geospatiala banor, utvinning platser meningsfulla för användare utförs ofta som en grund för att modellera en användares interaktioner med sin miljö. Befintlig litteratur har dock knappast övervägt tillämpligheten av extraherade platser, vanligtvis enbart fokuserar på den därav följande kunskapsinhämtningsprocessen som används, på grund av svårigheten att utvärdera produktionen av sådana oövervakade inlärningsmetoder. Mot målet att säkerställa representativiteten av extraherade platser, och med lokaliseringsförutsägelse som exempel kunskapsinhämtningsprocessen, ger detta arbete en metod för automatiserat parameterval för både platsextrahering och förutsägelse som säkerställer både tillämpligheten av de utvunna platserna och nyttan av de förutsägelser som utförs. Specifikt, vi: (i) ge en metriska för utvärdering av både extraherade platser och förutsägelser som kännetecknar målet för var och en av dessa uppgifter, (ii) rama in processen för parameterval som den för matematisk optimering genom den presenterade metriska, och (iii) diskutera egenskaper hos metriska samtidigt visa sin tillämplighet över verkliga data, plats extraktion algoritmer och förutsägelse tekniker.
Med hjälp av flera lager perceptroner för lokaliseringsförutsägelse, REF utvärdera extraherade platser och förutsägelser för att utföra automatisk parameter val för plats extraktion och förutsägelse.
Parameter Optimisation for Location Extraction and Prediction Applications
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}