TaskTracer-systemet syftar till att hjälpa flerfunktionsanvändare att hantera de resurser som de skapar och har tillgång till när de utför sina arbetsuppgifter. Det gör detta genom att associera med varje användardefinierad aktivitet den uppsättning filer, mappar, e-postmeddelanden, kontakter och webbsidor som användaren får tillgång till när du utför den aktiviteten. Det ursprungliga TaskTracer-systemet är beroende av att användaren meddelar systemet varje gång användaren ändrar aktiviteter. Detta är dock betungande, och användarna glömmer ofta att berätta för TaskTracer vilken aktivitet de arbetar med. Detta dokument introducerar TaskPredictor, ett maskininlärningssystem som försöker förutsäga användarens nuvarande aktivitet. TaskPredictor har två komponenter: en för allmän skrivbordsaktivitet och en annan specifikt för e-post. TaskPredictor uppnår hög förutsägelseprecision genom att kombinera tre tekniker: a) funktionsval via ömsesidig information, b) klassificering baserad på en konfidenströskel, och c) hybriddesign där en Naive Bayes klassificerare uppskattar klassificeringskonfident men där det faktiska klassificeringsbeslutet fattas av en stödvektormaskin. Detta dokument ger experimentella resultat på data som samlats in från TaskTracer användare.
TaskPredictor REF ) är ett maskininlärningssystem som försökte förutsäga användarnas nuvarande aktiviteter med hjälp av två delar, en baserad på fönstren i fokus och den andra baserad på e-post.
A hybrid learning system for recognizing user tasks from desktop activities and email messages
{'venue': "IUI '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}