Abstract Context-medvetna system förvärvar och utnyttjar information om användarkontext för att skräddarsy tjänster till en viss användare, plats, tid och/eller händelse. Därför gör de det möjligt för tjänsteleverantörer att anpassa sina tjänster till de faktiska användarbehoven genom att erbjuda personliga tjänster beroende på det aktuella användarsammanhanget. Tjänsteleverantörer är vanligtvis intresserade av att profilera användare både för att öka kundnöjdheten och för att bredda uppsättningen av erbjudna tjänster. Nya och effektiva tekniker behövs för att skräddarsy utbudet av tjänster till användaren (eller användarkategorin) och till den situation som denne befinner sig i. I detta dokument presenteras ramen för CAS-Mine för att effektivt upptäcka relevanta relationer mellan användarkontextdata och tjänster som för närvarande efterfrågas för både användar- och tjänsteprofilering. CAS-Mine extraherar effektivt allmänna föreningsregler, som ger en hög grad av abstraktion av både användarvanor och serviceegenskaper beroende på sammanhanget. En lat (analyserad) taxonomiutvärdering som utförs på olika attribut (t.ex. en geografisk hierarki för rumsliga koordinater, en klassificering av tillhandahållna tjänster) driver regel generaliseringsprocessen. Utdragna regler klassificeras i grupper efter deras semantiska betydelse och rangordnas med hjälp av kvalitetsindex, vilket gör det möjligt för en domänexpert att fokusera på de mest relevanta mönstren. Experiment utförda på tre sammanhangsmedvetna datauppsättningar, som erhållits genom loggning av användarförfrågningar och kontextinformation för tre verkliga tillämpningar, visar effektiviteten och effektiviteten i CAS-Mine-ramen vid gruvdrift av olika värdefulla typer av korrelationer mellan användarvanor, kontextinformation och tillhandahållna tjänster.
CAS-Mine är ett ramverk som presenteras av Baralis et al. Ref, som fokuserar på att upptäcka relevanta relationer mellan användarkontextdata och åberopade tjänster.
CAS-Mine: providing personalized services in context-aware applications by means of generalized rules
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}