TY - Jour A2 - De La Oliva，Antonio Au - Leppäkoski，海伦奥纳 - Rivero-Rodriguez，Alejandro Au - Rautalin，Sakari Au - MuñozMartínez，David Au - Käppi，Jani Au - Ali-Löytty，Simo Au - Piché，罗伯特PY - 2017 DA - 2017/08/24 TI - Semantic Labeling of User Location Context Based on Phone Usage Features SP - 3876906 VL - 2017 AB - In mobile phones, the awareness of the user’s context allows services better tailored to the user’s needs. We propose a machine learning based method for semantic labeling that utilizes phone usage features to detect the user’s home, work, and other visited places. For place detection, we compare seven different classification methods. We organize the phone usage data based on periods of uninterrupted time that the user has been in a certain place. We consider three approaches to represent this data: 访问那 地点， 和 累积样本。我们的主要贡献是使用一小部分隐私保留功能和适用于资源受限移动设备的新型数据表示的语义贡献。贡献包括（1）引入新型数据表示，包括使用的积累和平均，（2）分析数据累积时间对地点分类准确性的影响，（3）对分类结果的信心分析（4）识别通过特征选择方法获得的最相关的功能。通过一小部分隐私保留功能和我们的数据表示，我们检测用户的家庭，并使用90％或更好的概率，在3级问题中，整体分类准确性为89％或更高。SN - 1574-017X UR - HTTPS：//Doi.org/10.1155/2017/3855/2017/3876906 Do - 10.1155 / 2017/3876906 JF - 移动信息系统PB - Hindawi Kw - ER -