Representation Learning from Time Labelled Heterogeneous Data for Mobile Crowdsensing
المؤلفون المشاركون
Zhu, Qing
Wu, Shuang
Liu, Bin
Ma, Chunmei
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Mobile crowdsensing is a new paradigm that can utilize pervasive smartphones to collect and analyze data to benefit users.
However, sensory data gathered by smartphone usually involves different data types because of different granularity and multiple sensor sources.
Besides, the data are also time labelled.
The heterogeneous and time sequential data raise new challenges for data analyzing.
Some existing solutions try to learn each type of data one by one and analyze them separately without considering time information.
In addition, the traditional methods also have to determine phone orientation because some sensors equipped in smartphone are orientation related.
In this paper, we think that a combination of multiple sensors can represent an invariant feature for a crowdsensing context.
Therefore, we propose a new representation learning method of heterogeneous data with time labels to extract typical features using deep learning.
We evaluate that our proposed method can adapt data generated by different orientations effectively.
Furthermore, we test the performance of the proposed method by recognizing two group mobile activities, walking/cycling and driving/bus with smartphone sensors.
It achieves precisions of 98.6 % and 93.7 % in distinguishing cycling from walking and bus from driving, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ma, Chunmei& Zhu, Qing& Wu, Shuang& Liu, Bin. 2016. Representation Learning from Time Labelled Heterogeneous Data for Mobile Crowdsensing. Mobile Information Systems،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111377
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ma, Chunmei…[et al.]. Representation Learning from Time Labelled Heterogeneous Data for Mobile Crowdsensing. Mobile Information Systems No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111377
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ma, Chunmei& Zhu, Qing& Wu, Shuang& Liu, Bin. Representation Learning from Time Labelled Heterogeneous Data for Mobile Crowdsensing. Mobile Information Systems. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111377
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111377
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر