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Autonomous Adaptive Data Mining for u-Healthcare

机译：用于u-Healthcare的自主自适应数据挖掘

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Ubiquitous healthcare requires intelligence in order to be able to react to different patients needs. The context and resources constraints of the ubiquitous devices demand a mechanism able to estimate the cost of the data mining algorithm providing the intelligence. The performance of the algorithm is independent of the semantics, this is to say, knowing the input of an algorithm the performance can be calculated. Under this assumption we present formalization of a mechanism able to estimate the cost of an algorithm in terms of efficacy and efficiency. Further, an instantiation of the mechanism for an application predicting glucose level for diabetic patients is presented.
机译：无处不在的医疗保健需要情报，以便能够对不同的患者需求做出反应。普适设备的上下文和资源限制要求一种机制，该机制能够估计提供智能的数据挖掘算法的成本。算法的性能与语义无关，也就是说，知道算法的输入后就可以计算性能。在这种假设下，我们提出了一种机制的形式化，该机制能够根据功效和效率来估算算法的成本。此外，提出了用于预测糖尿病患者的葡萄糖水平的应用机制的实例。

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