I detta arbete tar vi upp utvecklingen av en smart personlig assistent som kan förutse en användares informationsbehov baserat på en ny typ av sammanhang: personens verksamhet kan härledas från hennes incheckningsuppgifter på ett platsbaserat socialt nätverk. Vårt huvudsakliga bidrag är en metod som omvandlar en incheckningsaktivitet till ett informationsbehov, som i sin tur behandlas med ett lämpligt informationskort. Denna uppgift är utmanande på grund av det stora antalet möjliga aktiviteter och relaterade informationsbehov, som måste hanteras i en mobil instrumentpanel som är begränsad i storlek. Vår strategi beaktar varje möjlig aktivitet som kan följa efter den sista (och redan färdiga) aktiviteten, och väljer de översta informationskorten så att de maximerar sannolikheten för att tillgodose användarens informationsbehov för alla möjliga framtida scenarier. De föreslagna modellerna innehåller också kunskap om informationsbehovens temporaldynamik. Med hjälp av en kombination av historiska check-in data och manuella bedömningar som samlas in via crowdsourcing, visar vi experimentellt effektiviteten i vår strategi.
Ett ännu nyare exempel är Benetka et al. REF som tar upp problemet med att identifiera, rangordna och förutse en användares informationsbehov, baserat på användarnas senaste verksamhet.
Anticipating Information Needs Based on Check-in Activity
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}