I det här dokumentet diskuterar vi ett system som kan lära sig personliga kartor anpassade för varje användare och härleda hans dagliga aktiviteter och rörelser från rå GPS-data. Systemet använder diskriminerande och generativa modeller för olika delar av denna uppgift. Ett discriminativt relationellt Markov nätverk används för att extrahera betydande platser och märka dem; ett generativt dynamiskt Bayesian nätverk används för att lära sig transport rutiner, och slutsatser mål och potentiella användarfel i realtid. I detta dokument fokuserar vi på de grundläggande strukturerna i modellerna och diskuterar kortfattat slutlednings- och inlärningstekniker. Experiment visar att vårt system exakt kan extrahera och märka platser, förutsäga en persons mål och känna igen situationer där användaren gör misstag (t.ex. att ta fel buss).
I REF extraheras de betydande platserna med hjälp av ett diskriminerande relationsförhållande Markov nätverk; sedan, ett generativt dynamiskt Bayesian nätverk används för att lära transport rutiner.
Building personal maps from gps data
{'venue': 'In Proceedings of IJCAI Workshop on Modeling Others from Observation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}