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首页> 外文会议>International Conference on Ubiquitous Computing(UbiComp 2006); 20060917-21; Orange County,CA(US) >A Quantitative Method for Revealing and Comparing Places in the Home
【24h】

A Quantitative Method for Revealing and Comparing Places in the Home

机译：显示和比较房屋中位置的定量方法

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Increasing availability of sensor-based location traces for individuals, combined with the goal of better understanding user context, has resulted in a recent emphasis on algorithms for automatically extracting users' significant places from location data. Place-finding can be characterized by two sub-problems, (1) finding significant locations, and (2) assigning semantic labels to those locations (the problem of "moving from location to place"). Existing algorithms focus on the first sub-problem and on finding city-level locations. We use a principled approach in adapting Gaussian Mixture Models (GMMs) to provide a first solution for finding significant places within the home, based on the first set of long-term, precise location data collected from several homes. We also present a novel metric for quantifying the similarity between places, which has the potential to assign semantic labels to places by comparing them to a library of known places. We discuss several implications of these new techniques for the design of Ubicomp systems.
机译：随着个人对基于传感器的位置跟踪的可用性的提高，以及更好地了解用户上下文的目标，最近导致人们更加重视从位置数据中自动提取用户重要地点的算法。定位可以通过两个子问题来表征：（1）查找重要位置，（2）为这些位置分配语义标签（“从位置移动到位置”的问题）。现有算法着重于第一个子问题和寻找城市级位置。我们使用有原则的方法来适应高斯混合模型（GMM），以根据从多个房屋收集的第一套长期，精确的位置数据，为寻找房屋中的重要位置提供第一个解决方案。我们还提出了一种新颖的度量标准，用于量化地点之间的相似性，它有可能通过将语义标签与已知地点的库进行比较来为地点分配语义标签。我们讨论了这些新技术对Ubicomp系统设计的一些影响。

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