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Predicting interactions and contexts with context trees

机译：用上下文树预测交互和上下文

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Predicting the future actions of individuals from geospatial data has the potential to provide a basis for tailored services. This work presents the Predictive Context Tree (PCT), a new hierarchical classifier based on the Context Tree summary model [8]. The PCT is capable of predicting the future contexts and locations of individuals to provide a basis for understanding not only where a user will be, but also what type of activity they will be performing. Through a comparison to established techniques, this paper demonstrates the applicability of the PCT by showing increased accuracies for location prediction, and increased utility through context prediction.
机译：根据地理空间数据预测个人的未来行为可能为量身定制的服务提供基础。这项工作提出了预测上下文树（PCT），这是一种基于上下文树摘要模型的新的分层分类器[8]。 PCT能够预测个人的未来情境和位置，从而不仅为了解用户的位置，而且为他们将执行的活动类型提供基础。通过与已建立的技术进行比较，本文通过显示位置预测的准确性增加以及通过上下文预测增加的实用性，证明了PCT的适用性。

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