Verksamhetsigenkänningssystem används i stor utsträckning vid övervakning av fysiska och fysiologiska tillstånd samt vid observation av beteendemönster på kort/lång sikt i syfte att förbättra användarnas hälsa och välbefinnande. Det största hindret för en utbredd användning av dessa system är behovet av att samla in märkta uppgifter för att utbilda modellen för erkännande av verksamhet. Medan en personlig modell överträffar en användaroberoende modell, samla etiketter från varje enskild användare är betungande och i vissa fall opraktiska. I detta dokument föreslår vi en oinformerad algoritm för gränsöverskridande överföringslärande som utnyttjar korsanvändarlikheterna genom att bygga upp en nätverksbaserad funktionsbaserad representation av data i käll- och målanvändare och utföra en detektering av samhället på bästa sätt för att extrahera centrala observationer i måldata. Vår algoritm använder en heuristisk klassificeringsbaserad kartläggning för att tilldela aktivitetsetiketter till kärnobservationerna. Slutligen är utmatningen av märkning villkorligt sammanblandad med förutsägelsen av källmodellen för att utveckla en förstärkt och personlig aktivitetsigenkänningsalgoritm. Vår analys av verkliga data visar hur överlägsen vår strategi är. Vår algoritm uppnår över 87% noggrannhet i genomsnitt vilket är 7% högre än den toppmoderna metoden.
I REF modell personalisering baserades på överföring lärande algoritm.
Personalization without user interruption: boosting activity recognition in new subjects using unlabeled data
{'venue': "ICCPS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}