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J-GLOBAL ID：201902273396295077   整理番号：19A0898998

ボディセンサデータからの文脈強化正則人間行動パターン検出【JST・京大機械翻訳】

Context-Enriched Regular Human Behavioral Pattern Detection From Body Sensors Data

著者 (3件)： Ismail Walaa N. (Information Systems Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Hassan Mohammad Mehedi (Information Systems Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alsalamah Hessah A. (Information Systems Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 33834-33850  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサデータから指標特性を抽出することにより,環境変化を考慮しながら行動パターンを理解し,同定することにより,彼らの家庭でのみ生活する高齢者の幸福を改善するための多様な手段が提供される。本論文では,不均一な時間的データベースから周期的パターンをマイニングすることにより,身体センサデータからのマイニングパターンに関連する課題とそれらの潜在的利用を調べるための新しいモデルを提案した。時間的データベースの不均一性は,アイテムが異なる周期性と周波数発生を持つ可能性があるので,周期的パターンのマイニングにより多くの挑戦を加える。もう一つの挑戦は,発見されたパターン間の相関を発見する方法である。さらに,住民の健康に関するより多くの洞察を提供する文脈に富む周期的パターンを調べた。不均一時間データベースからの文脈化相関周期パターンマイニングのための新しいアルゴリズムを,実生活データセットを用いてその性能の広範な評価と共に提示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不均一性 ,  アルゴリズム ,  老人 ,  *データベース ,  住民 ,  モデル
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  時間データベース ,  健康 ,  周期性 ,  環境変化 ,  *行動パターン ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  強化 ,  人間 ,  行動パターン