Khám Phá Tương Tác Con Người Trong Mạng Cận Kề Trên Smartphone

Personal Technologies - Tập 17 - Trang 413-431 - 2011
Trinh Minh Tri Do1, Daniel Gatica-Perez1,2
1Idiap Research Institute, Martigny, Switzerland
2École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, Switzerland

Tóm tắt

Vì con người về cơ bản là những sinh vật xã hội và tương tác thường xuyên với những người khác trong cuộc sống hàng ngày, việc hiểu rõ bối cảnh xã hội là rất quan trọng trong việc xây dựng các ứng dụng thông minh về bối cảnh. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng Bluetooth trên smartphone như một cảm biến khoảng cách để tạo ra các mạng xã hội, và trình bày một cách tiếp cận xác suất để khai thác các loại hình tương tác của con người trong đời sống thực. Phân tích của chúng tôi được thực hiện trên dữ liệu Bluetooth được cảm nhận liên tục từ smartphone trong hơn một năm từ 40 cá nhân có quan hệ nghề nghiệp hoặc cá nhân. Kết quả cho thấy mô hình của chúng tôi có thể tự động phát hiện một loạt các bối cảnh xã hội khác nhau. Chúng tôi đã xác thực một cách khách quan mô hình của mình bằng cách nghiên cứu hiệu suất dự đoán và truy xuất của nó.

Từ khóa

#tương tác con người #mạng xã hội #cảm biến Bluetooth #ứng dụng thông minh #bối cảnh xã hội

Tài liệu tham khảo

Airoldi EM, Blei DM, Fienberg SE, Xing EP (2008) Mixed membership stochastic blockmodels. J Mach Learn Res 9:1981–2014 Ashbrook D, Starner T (2003) Using gps to learn significant locations and predict movement across multiple users. Pers Ubiquitous Comput 7:275–286 Banerjee N, Agarwal S, Bahl V, Chandra R, Wolman A, Corner MD (2010) Virtual Compass: relative positioning to sense mobile social interactions. In: Proc. Pervasive Computing, pp 1–21 Blei DM, Ng AY, Jordan MI (2003) Latent dirichlet allocation. J Mach Learn Res 3:993–1022 Clauset A, Eagle N (2007) Persistence and periodicity in a dynamic proximity network. In: DIMACS workshop on computational methods for dynamic interaction networks Dey AK (2001) Understanding and using context. Pers Ubiquitous Comput 5:4–7 Do TMT, Gatica-Perez D (2011) Contextual grouping: discovering real-life interaction types from longitudinal bluetooth data. In: 12th international conference on mobile data management Do TMT, Gatica-Perez D (2011) Groupus: smartphone proximity data and human interaction type mining. In: 15th annual international symposium on wearable computers DuBois C, Smyth P (2010) Modeling relational events via latent classes. In: Proceedings of KDD, pp 803–812 Eagle N, Pentland AS, Lazer D (2009) Inferring social network structure using mobile phone data. PNAS 106(36):15274–15278 Eagle N (Sandy), Pentland A (2006) Reality mining: sensing complex social systems. Pers Ubiquitous Comput 10(4):255–268 Farrahi K, Gatica-Perez D (2008) What did you do today? Discovering daily routines from large-scale mobile data. In: ACM multimedia, pp 849–852 Fu W, Song L, Xing EP (2009) Dynamic mixed membership blockmodel for evolving networks. In: Proceedings of ICML, pp 329–336 Gilks WR (1999) Markov chain Monte Carlo. In: Practice, Chapman and Hall/CRC Gips J, Pentland A (2006) Mapping human networks. In: Proceedings of pervasive computing and communications. IEEE Computer Society, pp 159–168 Griffiths TL, Steyvers M (2004) Finding scientific topics. PNAS 101(Suppl 1):5228–5235 Hightower J, Consolvo S, Lamarca A, Smith I, Hughes J (2005) Learning and recognizing the places we go. In: Proceedings of UbiComp, pp 159–176 Hofmann T (1999) Probabilistic latent semantic indexing. In: SIGIR ’99: Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval. ACM, New York, pp 50–57. doi:10.1145/312624.312649 Huynh T, Fritz M, Schiele B (2008) Discovery of activity patterns using topic models. In: Proceedings of ubiquitous computing, ACM, pp 10–19 Jeon J, Lavrenko V, Manmatha R (2003) Automatic image annotation and retrieval using cross-media relevance models. In: Proceedings of SIGIR. ACM, New York, pp 119–126. http://doi.acm.org/10.1145/860435.860459 K, N, B, STA (2001) Estimation and prediction for stochastic blockstructures. JASA 96:1077–1087 Kiukkonen N, Blom J, Dousse O, Gatica-Perez D, Laurila J (2010) Towards rich mobile phone datasets: Lausanne data collection campaign. In: Proceedings of ICPS, Berlin Krumm J, Horvitz E (2006) Predestination: inferring destinations from partial trajectories. In: Proceedings of ubiquitous computing, pp 243–260 Liao L, Fox D, Kautz H (2007) Extracting places and activities from gps traces using hierarchical conditional random fields. Int J Rob Res 26 Mardenfeld S, Boston D, Juan Pan S, Jones Q, Iamnitchi A, Cristian B (2010) Gdc: group discovery using co-location traces. In: SCA McGovern A, Friedland L, Hay M, Gallagher B, Fast A, Neville J, Jensen D (2003) Exploiting relational structure to understand publication patterns in high-energy physics. SIGKDD Explor Newsl 5(2):165–172 Mills TC (1990) Time series techniques for economists. Cambridge University Press, Cambridge Minkov E, Cohen WW (2006) An email and meeting assistant using graph walks. In: CEAS Montoliu R, Gatica-Perez D (2010) Discovering human places of interest from multimodal mobile phone data. In: Proceedings of international conference on on mobile and ubiquitous multimedia Olguin DO, Waber BN, Kim T, Mohan A, Ara K, Pentland A (2009) Sensible organizations: technology and methodology for automatically measuring organizational behavior. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 39:43–55 O’neill E, Kostakos V, Kindberg T, Schiek A, Penn A, Fraser D, Jones T (2006) Instrumenting the city: developing methods for observing and understanding the digital cityscape. In: Proceedings of UbiComp, pp 315–332 Patel SN, Kientz JA, Hayes GR, Bhat S, Abowd GD (2006) Farther than you may think: An empirical investigation of the proximity of users to their mobile phones. In: Proceedings of ubiquitous computing, P. Dourish. Springer, pp 123–140 Raento M, Oulasvirta A, Petit R, Toivonen H (2005) Contextphone: a prototyping platform for context-aware mobile applications. IEEE Perv Comput 4(2):51–59 Sampson FS (1968) A novitiate in a period of change: an experimental and case study of social relationships. Ph.D. thesis, Cornell University Scott JP (1991) Social network analysis. SAGE, London Terry M, Mynatt ED, Ryall K, Leigh D (2002) Social net: using patterns of physical proximity over time to infer shared interests. In: Proceedingo of CHI, pp 816–817. http://doi.acm.org/10.1145/506443.506612 Vetek A, Flanagan JA, Colley A, Keränen T (2009) Smartactions: Context-aware mobile phone shortcuts. In: INTERACT (1), pp 796–799 Wang X, Mohanty N, Mccallum A (2006) Group and topic discovery from relations and their attributes. In: Proceedings NIPS, pp 1449–1456 Wasserman S, Faust K (1994) Social Network analysis: methods and applications. Cambridge University Press, Cambridge Wyatt D, Choudhury T, Kautz H (2007) Capturing spontaneous conversation and social dynamics: a private sensitive data collection. effort. In: Proceedings of ICASSP Zheng B Jr, DCM, Lu X (2006) Identifying biological concepts from a protein-related corpus with a probabilistic topic model. BMC Bioinform 7:58 Ziebart BD, Maas AL, Dey AK, Bagnell JA (2008) Navigate like a cabbie: probabilistic reasoning from observed context-aware behavior. In: Proceedings of UbiComp ’08, pp 322–331