Nuförtiden är avbrott i mobiltelefoni i vår dagliga verksamhet vanliga på grund av olämpliga samtalsmeddelanden från inkommande telefonsamtal i olika sammanhang. Sådana avbrott kan påverka arbetets uppmärksamhet inte bara för mobiltelefonägarna utan också för de omgivande människorna. Beslut träd är den mest populära maskininlärning klassificering teknik som används i befintliga sammanhang-medveten mobil intelligent avbrottshantering (MIIM) modell för att övervinna sådana frågor. Ett enda beslut träd baserat sammanhang-medveten modell kan dock orsaka översittande problem och därmed minska den förutsägelse noggrannheten hos den infererade modellen. Därför föreslår vi i detta dokument en ensemblemaskininlärning baserad sammanhangsmedveten mobiltelefonimodell för intelligent hantering av avbrott genom att ta hänsyn till flerdimensionella sammanhang och namnge den "E-MIIM". De experimentella resultaten av individers verkliga mobiltelefondata visar att vår E-MIIM-modell är mer effektiv och överträffar den befintliga MIIM-modellen för att förutsäga och hantera enskildas avbrott i mobiltelefoni utifrån deras relevanta kontextuella information. slumpmässig skog · användarbeteende modellering · contextaware computing · personalisering · mobil service · intelligenta system · IoT-applikationer.
Anledningen är att ett enda beslut träd kan orsaka överutrustning problem, samtidigt som du väljer rot noden baserat på sammanhang och följaktligen kan det minska förutsägelsen noggrannheten i den resulterande sammanhang-medveten appar användningsmodell REF.
E-MIIM: An Ensemble Learning based Context-Aware Mobile Telephony Model for Intelligent Interruption Management
{'venue': 'Journal: AI and Society, Springer Nature, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}