The system first defines a place in a

The system first defines a place in a user’s trajectories. We segment the stream of collected data into places with roomlevel accuracy and aggregate the data at identical places. Here, we describe the place segmentation technique and the node generation for pre-processing. Place Segmentation. We used a radio fingerprint-based place learning to segment places with room-level accuracy in a user’s trajectories. Let (lt,rt) be sensing data from data collector at time t, in which lt is a location and rt is a radio fingerprint. The system considers that a user stays at same place if the similarity of the received signal strengths from WiFi APs is larger than a certain threshold. We used the Tanimoto coefficient [12] to estimate the similarity of radio fingerprints, defined as:

where ϕ is the similarity threshold and the output is a similarity estimated between 0 to 1. When the system continuously detects a stationary state from time ts to time te (i.e., mints≤t

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบแรกเด Fi NES สถานที่ในวิถีของผู้ใช้ เราส่วนกระแสของข้อมูลที่เก็บรวบรวมเข้าไปในสถานที่ที่มีความแม่นยำ roomlevel และรวบรวมข้อมูลในสถานที่ที่เหมือนกัน ที่นี่เราจะอธิบายเทคนิคการแบ่งส่วนสถานที่และการสร้างโหนดสำหรับการประมวลผลก่อน การแบ่งส่วนสถานที่ เราใช้วิทยุ Fi ngerprint ตามการเรียนรู้สถานที่ไปยังสถานที่ที่มีความแม่นยำส่วนห้องพักระดับในวิถีของผู้ใช้ Let (LT, RT) เป็นข้อมูลการสำรวจข้อมูลจากเก็บรวบรวมข้อมูลที่เวลา t ซึ่งใน LT เป็นสถานที่และ RT เป็น ngerprint วิทยุ Fi ระบบจะพิจารณาว่าผู้ใช้อยู่ในสถานที่เดียวกันถ้าความคล้ายคลึงกันของจุดแข็งที่ได้รับสัญญาณจากอินเตอร์เน็ตไร้สาย AP ที่มีขนาดใหญ่กว่าเกณฑ์ที่กำหนด เราใช้ Tanimoto Coe FFI ประสิทธิภาพ [12] เพื่อประเมินความคล้ายคลึงกันของ ngerprints Fi วิทยุเดนิยามเป็น:

ที่φเป็นเกณฑ์ความคล้ายคลึงกันและการส่งออกที่มีความคล้ายคลึงกันประมาณระหว่าง 0 ถึง 1 เมื่อระบบอย่างต่อเนื่องตรวจพบรัฐนิ่งจากเวลา TS เวลา Te (เช่นmints≤t

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบจึงตัดสินใจเดินทางไป เดอ จึงไม่เกิดขึ้นในวิถีของผู้ใช้ เรา ส่วนกระแสของข้อมูลในสถานที่ที่มี roomlevel ความถูกต้องและการรวมข้อมูลในสถานที่เหมือนกัน ที่นี่ เราอธิบายสถานที่การเทคนิคและรุ่นโหนดสำหรับการประมวลผล . การแบ่งส่วนตลาดสถานที่ เราใช้วิทยุถ่ายทอด ngerprint สถานที่เรียนได้ตามสถานที่ กับห้องระดับความถูกต้อง ในวิถีของผู้ใช้ตาม ปล่อย ( LT , RT ) จะใช้ข้อมูลจากนักสะสมข้อมูลที่เวลา t ซึ่งเป็นสถานที่และ RT เป็นวิทยุ จึง ngerprint . ระบบพิจารณาว่าผู้ใช้อยู่ในสถานที่เดียวกัน ถ้าความเหมือนของรับสัญญาณ WiFi จากจุดแข็ง โดยมีขนาดใหญ่กว่าเกณฑ์บางอย่าง เราใช้ ทานิโมโตะ โคffi cient [ 12 ] ประเมิน ความเหมือนของวิทยุจึง ngerprints de จึงเน็ดเป็น :ที่ϕคือความคล้ายคลึงและระดับผลผลิตมีความเหมือนประมาณระหว่าง 0 ถึง 1 เมื่อระบบตรวจสอบสถานะหยุดนิ่งอย่างต่อเนื่องจาก TS จะเทเวลา ( เช่น มิ้นท์ ≤ T < . S ( RT , RT + 1 ) ≥ϕ ) เราสร้างพักพฤติกรรม ( L , R , TS , TE ) , ที่ฉันเป็นชุดประมาณสถานที่ r ชุดของวิทยุ จึง ngerprints TS เวลาเริ่มต้นของการพัก และ TE เวลาสิ้นสุดของการเข้าพัก แต่ละโหนด x แล้ว รวมถึงชุดของพฤติกรรมอยู่ ในคำอื่น ๆที่เราเก็บรวบรวมข้อมูลในกลุ่ม ดี ff erent สถานที่ตามวิทยุ จึง ngerprints . เรา empricially ตั้งเกณฑ์ϕกลุ่มสถานที่ที่มีความถูกต้องระดับห้อง ข้อมูลเครือข่ายทางสังคม , การแบ่งส่วนที่เป็นตรงไปตรงมา เนื่องจากตำแหน่งของฐานข้อมูลมีรหัสเฉพาะของแต่ละสถานที่ สร้างโหนด ระบบโครงสร้างที่เป็นปมกับถุงรูปแบบคำ หนึ่งโหนดที่มีคุณสมบัติทั้งหมดที่ได้จากการสำรวจข้อมูลในลักษณะที่เรียงลําดับ . เราแสดงระยะเป็นคุณลักษณะคุณสมบัติสกัด เรา discretize คุณสมบัติอย่างต่อเนื่อง ( เช่น การกระจายของเวลาพักหรือพักระยะเวลา ) เป็นชุดของเงื่อนไขที่ไม่ต่อเนื่อง โดยช่วงเวลาที่แน่นอน กับการวัดเสียงดังในการเก็บรวบรวมข้อมูล , สมัครงาน ระบบจึงและความถี่ของเงื่อนไขภายในโหนดบนพื้นฐานของคอน จึง dence และการไม่ เราจึงตัดสินใจเดินทางออก ผลคะแนนจึง lter con dence จึงต่ำ การกำหนดเกณฑ์การใช้ ( ดูที่ส่วน 4.4 ) ระบบที่ใช้ความถี่ระยะผกผันเอกสารความถี่ ( TF IDF ) [ 23 ] ซึ่งจะถูกใช้บ่อยในการวิเคราะห์เอกสารปกติ เทคนิคนี้เน้นเงื่อนไขที่ไม่ซ้ำกันและลดน้ำหนักของไม่และข้อตกลง ตัวอย่างเช่น , TF IDF ลดความถี่ของคำศัพท์ที่พบได้ทั่วทุกจุด เช่น ข้อตกลงนั้นไม่มีความหมายสำหรับการเลือกปฏิบัติ TF IDF ภาค W ที่โหนด x ในชุด X คือ เดอ จึงเป็น เน็ด