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基于上下文感知的手持设备用户习惯分类研究

作　者: 杨会涛
导　师: 张宏；杨宇静
学　校: 南京理工大学
专　业: 软件工程
关键词: 上下文感知行为模式智能移动终端用户界面
分类号: TN929.53
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

近年来,由于智能移动设备技术的不断发展,智能移动设备中的用户界面已经越来越复杂,如何帮助用户更轻松的操纵智能移动设备的强大功能已经成为一个岌待解决的问题。本文设计一种在智能移动终端上,基于上下文感知推测用户行为和目标的方法。着重研究如何利用智能移动终端使用环境的上下文建立用户模型,及选择和研究已有的机器学习和预测方法,利用移动终端上所能获得的信息识别用户的行为模式预测用户的行为目标。最后,本文提出的方法已在原型手机上实现,并取得了良好的测试数据。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
1 绪论  6-10
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 课题来源  8
  1.3 研究内容  8
  1.4 论文结构  8-10
2 相关理论  10-18
  2.1 贝叶斯定理和贝叶斯分类  10-12
  2.2 扩展的朴素贝叶斯网络分类器(TAN)  12
  2.3 提升的朴素贝叶斯分类器  12-13
  2.4 基于属性选择的贝叶斯分类(SBC)  13-16
  2.5 模糊规则  16-18
3 基于上下文感知的贝叶斯分类器推测用户目标的方法  18-28
  3.1 本文所述方法的算法和模型  19-25
  3.2 基于实际应用的进一步改进和修正  25-28
4 原型实现和测试  28-46
  4.1 AUI项目功能描述  29-41
    4.1.1 AUI参数的配置  29-30
    4.1.2 自适应用户界面的组成  30-33
    4.1.3 与用户界面的交互和接口设计  33-41
  4.2 测试用例与测试结果  41-46
5 结论及展望  46-47
致谢  47-48
参考文献  48-50

基于上下文感知的手持设备用户习惯分类研究

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