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一种基于多情境数据和代价敏感集成模型的场所个性化语义识别方法

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摘要

本发明涉及一种基于多情境数据和代价敏感集成模型的场所个性化语义识别方法，具体实施如下：1)从智能手机使用日志的各类情境数据中提取有效特征，并通过聚类发现加速度数据中的用户活动，构建高情境层次的场所用户活动特征；2)根据场所的活动分布，计算场所语义相似性以获取代价矩阵；3)结合代价矩阵对场所的特征进行建模，引入无标签场所数据进行半监督学习得到多个代价敏感的基分类器；4)集成多个基分类器输出识别模型，对用户访问场所进行个性化语义识别。本发明结合情境感知、代价敏感和半监督学习进行场所个性化语义识别，在普适计算、基于位置的服务等领域具有广阔的应用前景。

著录项

  • 公开/公告号CN107092592B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江鸿程计算机系统有限公司;

    申请/专利号CN201710229368.9

  • 发明设计人 王敬昌;陈岭;吴晓杰;张圣;

    申请日2017-04-10

  • 分类号G06F40/30(20200101);

  • 代理机构33216 杭州之江专利事务所(普通合伙);

  • 代理人张慧英

  • 地址 310053 浙江省杭州市滨江区浦沿街道伟业路1号2幢

  • 入库时间 2022-08-23 11:00:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-05

    授权

    授权

  • 2017-09-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20170410

    实质审查的生效

  • 2017-08-25

    公开

    公开

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