Mobila meddelanden används i allt större utsträckning av en mängd olika program för att informera användare om händelser, nyheter eller bara för att skicka varningar och påminnelser till dem. Många anmälningar är dock varken användbara eller relevanta för användarnas intressen och de anses därför vara störande och potentiellt irriterande. I detta dokument presenterar vi design, implementation och utvärdering av PrefMiner, en ny lösning för avstängningshantering som lär sig användarnas preferenser för att ta emot meddelanden baserade på automatisk utvinning av regler genom att bryta deras interaktion med mobiltelefoner. Målet är att bygga ett system som är begripligt för användare, dvs. inte bara en "svart-box"-lösning. Regler visas för användare som kan besluta att acceptera eller kassera dem i körtid. PrefMiners utformning bygger på en storskalig datauppsättning för mobila underrättelser och dess effektivitet utvärderas med hjälp av en in-the-vild utbyggnad.
Förutom dessa metoder, i REF, Mehrotra et al. föreslå ett nytt system för hantering av avstängning på grundval av mobiltelefondata.
PrefMiner: mining user's preferences for intelligent mobile notification management
{'venue': "UbiComp '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}