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Personalised Pathway Prediction

机译：个性化途径预测

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This paper proposes a personalised frequency-based model for predicting a user's pathway through a physical space, based on non-intrusive observations of users' previous movements. Specifically, our approach estimates a user's transition probabilities between discrete locations utilising personalised transition frequency counts, which in turn are estimated from the movements of other similar users. Our evaluation with a real-world dataset from the museum domain shows that our approach performs at least as well as a non-personalised frequency-based baseline, while attaining a higher predictive accuracy than a model based on the spatial layout of the physical museum space.
机译：本文提出了一种基于频率的个性化模型，该模型基于对用户先前动作的非侵入式观察来预测用户通过物理空间的路径。具体来说，我们的方法利用个性化的转换频率计数来估计用户在离散位置之间的转换概率，而转换频率计数又是从其他类似用户的运动中估算出来的。我们对博物馆领域的真实数据集的评估表明，我们的方法至少可以达到非个性化的基于频率的基线，并且比基于物理博物馆空间的空间布局的模型具有更高的预测准确性。

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