Abstract-Detta arbete introducerar en uppsättning skalbara algoritmer för att identifiera mönster av mänskliga dagliga beteenden. Dessa mönster extraheras från multivariat temporal data som har samlats in från smartphones. Vi har utnyttjat sensorer som finns tillgängliga på dessa enheter, och har identifierat frekvent beteendemönster med en temporal granularitet, som har inspirerats av hur individer segmentera tid i händelser. Dessa mönster är till hjälp för både slutanvändare och tredje parter som tillhandahåller tjänster på grundval av denna information. Vi har visat vår strategi för två verkliga datauppsättningar och visat att våra mönsteridentifieringsalgoritmer är skalbara. Denna skalbarhet gör det möjligt att analysera resursbegränsade och små enheter som smartwatches. Traditionella dataanalyssystem används vanligtvis i ett fjärrsystem utanför enheten. Detta beror till stor del på bristen på skalbarhet som härrör från programvaru- och hårdvarubegränsningar för mobila/wearable-enheter. Genom att analysera data på enheten, har användaren kontroll över data, d.v.s. integritet, och nätverkskostnaderna kommer också att tas bort.
Rawassizadeh m.fl. REF undersökte skalbara algoritmer som analyserar multivariata temporaldata för att identifiera mänskliga beteendemönster.
Scalable Daily Human Behavioral Pattern Mining from Multivariate Temporal Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}