A user’s location information is co

A user’s location information is commonly used in diverse mobile services, yet providing the actual name or semantic meaning of a place is challenging. Previous works required manual user interventions for place naming, such as searching by additional keywords and/or selecting place in a list. We believe that applying mobile sensing techniques to this problem can greatly reduce user intervention. In this paper, we present an autonomous place naming system using opportunistic crowdsensing and knowledge from crowdsourcing. Our goal is to provide a place name from a person’s perspective: that is, functional name (e.g., food place, shopping place), business name (e.g., Starbucks, Apple Store), or personal name (e.g., my home, my workplace). The main idea is to bridge the gap between crowdsensing data from smartphone users and location information in social network services. The proposed system automatically extracts a wide range of semantic features about the places from both crowdsensing data and social networks to model a place name. We then infer the place name by linking the crowdsensing data with knowledge in social networks. Extensive evaluations with real deployments show that the proposed system outperforms the related approaches and greatly reduces user intervention for place naming.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลตำแหน่งของผู้ถูกใช้ในบริการโทรศัพท์เคลื่อนที่ต่าง ๆ ได้ให้ความหมายตรรกของสถานหรือชื่อจริงเป็นความท้าทาย ก่อนหน้างานแทรกแซงผู้ใช้ด้วยตนเองที่จำเป็นสำหรับการตั้งชื่อสถานที่ เช่นค้นหา โดยคำสำคัญเพิ่มเติม หรือเลือกสถานที่ในรายการ เราเชื่อว่า การใช้เทคนิคการตรวจวัดมือถือปัญหานี้สามารถลดการขัดจังหวะโดยผู้ใช้ ในกระดาษนี้ เรานำเสนอระบบการตั้งชื่อสถานที่ตนเองใช้ crowdsensing โอกาสและความรู้จากระบบ เป้าหมายของเราคือการ ให้ชื่อสถานที่จากมุมมองของบุคคล: คือ ชื่อใช้งาน (เช่น อาหารสถาน สถานจำหน่าย), ชื่อ (เช่น สตาร์บัคส์ Apple Store), หรือธุรกิจส่วนบุคคลชื่อ (เช่น บ้าน ที่ทำงานของฉัน) ความคิดหลักที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูล crowdsensing จากผู้ใช้สมาร์ทโฟนและตำแหน่งข้อมูลในบริการเครือข่ายสังคม ระบบเสนอแยกคุณลักษณะความหมายเกี่ยวกับสถานหลากหลายจาก crowdsensing ข้อมูลและเครือข่ายสังคมเพื่อการหาชื่อรุ่นโดยอัตโนมัติ เราแล้วอาศัยชื่อสถานที่ โดยการเชื่อมโยงข้อมูล crowdsensing มีความรู้ในเครือข่ายสังคม การประเมินครอบคลุมกับการใช้งานจริงแสดงว่า ระบบที่นำเสนอมีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีการที่เกี่ยวข้อง และช่วยลดการขัดจังหวะโดยผู้ใช้สำหรับการตั้งชื่อสถานที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลสถานที่ของผู้ใช้เป็นที่นิยมใช้ในการให้บริการโทรศัพท์มือถือที่มีความหลากหลายยังให้ชื่อจริงหรือความหมายความหมายของสถานที่เป็นสิ่งที่ท้าทาย ผลงานก่อนหน้านี้ต้องแทรกแซงคู่มือผู้ใช้สำหรับการตั้งชื่อสถานที่เช่นการค้นหาด้วยคำสำคัญเพิ่มเติมและ / หรือการเลือกสถานที่ในรายการ เราเชื่อว่าการใช้เทคนิคการตรวจจับโทรศัพท์มือถือเพื่อแก้ไขปัญหานี้สามารถลดการแทรกแซงของผู้ใช้ ในบทความนี้เราจะนำเสนอระบบการตั้งชื่อสถานที่ที่ตนเองใช้ crowdsensing ฉวยโอกาสและความรู้จาก crowdsourcing เป้าหมายของเราคือการให้ชื่อสถานที่จากมุมมองของคนที่นั่นคือชื่อการทำงาน (เช่นสถานที่อาหารสถานที่ช้อปปิ้ง) ชื่อธุรกิจ (เช่น Starbucks, Apple Store) หรือชื่อบุคคล (เช่นบ้านของฉันทำงานของฉัน ) แนวคิดหลักคือการลดช่องว่างระหว่างข้อมูล crowdsensing จากผู้ใช้มาร์ทโฟนและข้อมูลสถานที่ในการให้บริการเครือข่ายทางสังคม ระบบที่นำเสนอโดยอัตโนมัติสารสกัดจากหลากหลายของคุณสมบัติความหมายเกี่ยวกับสถานที่จากทั้ง crowdsensing ข้อมูลและเครือข่ายทางสังคมในการจำลองชื่อสถานที่ จากนั้นเราจะสรุปชื่อสถานที่โดยการเชื่อมโยงข้อมูล crowdsensing ที่มีความรู้ในเครือข่ายสังคม การประเมินผลการใช้งานอย่างกว้างขวางกับจริงแสดงให้เห็นว่าระบบที่นำเสนอมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการที่เกี่ยวข้องและช่วยลดการแทรกแซงของผู้ใช้สำหรับการตั้งชื่อสถานที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลที่ตั้งของผู้ใช้ที่ใช้บริการโทรศัพท์มือถือที่หลากหลาย ยัง ให้ ชื่อ จริง หรือความหมายของสถานที่เป็นสิ่งที่ท้าทาย ก่อนหน้านี้ทำงานเป็นคู่มือการแทรกแซงจากสถานที่ตั้งชื่อ เช่น ค้นหาโดยคำหลักเพิ่มเติมและ / หรือ การเลือกสถานที่ในรายการ เราเชื่อว่าการใช้โทรศัพท์มือถือเทคนิคการสำรวจปัญหานี้อย่างมากสามารถลดการแทรกแซงของผู้ใช้ ในกระดาษนี้เรานำเสนอสถานที่กำกับ การตั้งชื่อโดยใช้ระบบ crowdsensing ฉวยโอกาส และความรู้จากเตอร์ . เป้าหมายของเราคือเพื่อ ให้มีสถานที่ชื่อจากมุมมองของบุคคล นั่นคือ ชื่อฟังก์ชัน ( เช่นอาหาร , สถานที่ , สถานที่ช้อปปิ้ง ) , ชื่อธุรกิจ ( เช่น Starbucks , Apple Store ) หรือชื่อส่วนตัว ( เช่น บ้าน , ที่ทำงานของฉัน ) แนวคิดหลักคือการลดช่องว่างระหว่าง crowdsensing ข้อมูลจากมาร์ทโฟนที่ผู้ใช้และข้อมูลสถานที่ในการให้บริการเครือข่ายทางสังคม ระบบโดยอัตโนมัติสารสกัดหลากหลายประกอบด้วยความหมายเกี่ยวกับสถานที่จากทั้ง crowdsensing ข้อมูลและเครือข่ายทางสังคมกับนางแบบที่ชื่อ เราก็เจอชื่อที่เชื่อมโยงกับความรู้ crowdsensing ข้อมูลในเครือข่ายทางสังคม การประเมินผลที่กว้างขวางกับการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่าระบบที่เกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีลดการแทรกแซงของผู้ใช้สำหรับการตั้งชื่อ