本文選題：普適計算 + 場所語義識別��； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：識別場所的個性化語義是普適計算的重要研究方向。現(xiàn)有方法的問題有:1)大多僅考慮場所訪問在時間和空間上的信息,未充分利用與場所語義密切相關(guān)的情境信息;2)注重整體識別準(zhǔn)確率,未區(qū)別對待不同類別間錯誤識別的代價損失;3)基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)來建立識別模型,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時識別性能不佳。本文提出基于多情境數(shù)據(jù)和半監(jiān)督代價敏感模型的場所語義識別方法,首先,根據(jù)多情境數(shù)據(jù)特點構(gòu)建用戶活動等特征。然后,基于半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)框架,引入未標(biāo)注樣本進行迭代式多分類器協(xié)同訓(xùn)練。同時,通過場所在語義上的相似性構(gòu)建代價矩陣,使用代價敏感學(xué)習(xí)方法優(yōu)化模型的代價損失。實驗結(jié)果表明,該方法在場所語義識別的準(zhǔn)確率和代價損失上相比傳統(tǒng)方法都具有顯著優(yōu)勢。
[Abstract]:Identifying the personalized semantics of places is an important research direction of pervasive computing. The problems of the existing methods are: (1) most of them only consider the information that places access to in time and space, and they do not make full use of the situation information closely related to the semantics of places. (2) pay attention to the accuracy of overall recognition. Based on supervised learning, the recognition model is established, and the recognition performance is poor when the training data is limited. In this paper, a method of site semantic recognition based on multi-situation data and semi-supervised cost sensitive model is proposed. Firstly, user activities are constructed according to the characteristics of multi-situation data. Then, based on semi-supervised ensemble learning framework, unlabeled samples are introduced for iterative multi-classifier collaborative training. At the same time, the cost matrix is constructed by the semantic similarity of the place, and the cost loss of the model is optimized by using the cost-sensitive learning method. The experimental results show that the proposed method has significant advantages over the traditional methods in terms of accuracy and cost loss.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1869245