Att förstå förhållandet mellan sömn och vardagsliv kan ge insikter i en hälsosam livsstil eftersom sömnkvaliteten är en av de viktigaste indikatorerna för människors hälsotillstånd. I detta dokument studeras i vilken utsträckning en persons sömnkvalitet kan förutsägas av hans/hennes dagliga kontextinformation. En kombination av maskininlärningsteknik och medicinsk kunskap används för att studera relationen mellan kontext och sömnkvalitet, så att sömnkvalitet kan förutsägas i realtid enligt relationen. Vi föreslår ett nytt ramverk för sömnkvalitetsprognoser från användarkontextdata, utan krav på att användarna ska bära speciella enheter. Vi utvecklar ett datainsamlings- och analyssystem kallat SleepMiner, som använder online-data som mobil sensordata och kommunikationsdata för att extrahera mänskliga sammanhang. Sedan analyseras sambandet mellan kontextdata och sömnkvalitet och en inlärningsmodell baserad på faktorgrafmodell föreslås för att förutsäga sömnkvalitet. Av experimentella resultat visar vi att det är möjligt att exakt dra slutsatser om sömnkvalitet (cirka 78 %) från användarkontextinformation. En uppsättning lösningar föreslås för att ta itu med de praktiska problemen med Android-telefon i datainsamling, vilket gör att SleepMiner fungerar med minimal påverkan på telefonens resurser. Vi utför slutligen experiment för att utvärdera vår design i effektivitet och effektivitet.
REF använde en användares dagliga sammanhangsinformation för att definiera sömnkvalitet.
Will you have a good sleep tonight?: sleep quality prediction with mobile phone
{'venue': 'BODYNETS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}