Abstrakt. Vi bidrar med en metod för att approximera användarnas avstängningskostnader att använda för erfarenhetsprovtagning och validera metoden i ett program som lär sig när man automatiskt stänger av och på telefonvolymen för att undvika pinsamma telefonavbrott. Vi visar att användarna har varierande kostnader i samband med avbrott vilket tyder på behovet av personliga kostnads approximationer. Vi jämför olika erfarenheter provtagningstekniker för att lära användare volym preferenser och visa dem som frågar när vår kostnads approximation är låg minska antalet pinsamma avbrott och resultera i mer exakta volymklassificerare när de används för långsiktig användning.
Rosenthal m.fl. REF föreslog en metod för att lära sig när man ska slå på och stänga av telefonvolymen för att undvika telefonavbrott.
Using Decision-Theoretic Experience Sampling to Build Personalized Mobile Phone Interruption Models
{'venue': 'Pervasive', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}