Abstract-Nows i informationssökning är det allmänt accepterat att om vi kan bättre förstå sammanhanget för sökare då kan detta hjälpa sökprocessen, antingen vid indexeringstid genom att inkludera mer metadata eller vid hämtningstid genom att bättre modellera användarens behov. I detta arbete undersöker vi hur aktivitetsigenkänning från triaxial accelerometer kan användas för att modellera en användares aktivitet som ett sätt att möjliggöra sammanhangsmedveten informationssökning. I den här artikeln diskuterar vi hur vi kan samla användaraktivitet automatiskt som en kontextkälla från en bärbar mobil enhet och vi utvärderar exaktheten i vår föreslagna användaraktivitetsigenkänningsalgoritm. Vår teknik kan känna igen fyra typer av aktiviteter som kan användas för att modellera en del av en individs nuvarande sammanhang. Vi diskuterar lovande experimentella resultat, möjliga tillvägagångssätt för att förbättra våra algoritmer, och effekten av detta arbete i modellering av användarkontext mot förbättrad sökning och hämtning.
Detta arbete illustrerar hur maskininlärning, och en bärbar accelerometer kan användas för att identifiera aktiviteter av en bärare till en mycket hög noggrannhet REF.
Mining user activity as a context source for search and retrieval
{'venue': '2011 International Conference on Semantic Technology and Information Retrieval', 'journal': '2011 International Conference on Semantic Technology and Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}