Mobile Intention Recognition
| dc.contributor.author | Kiefer, Peter | |
| dc.contributor.editor | Hölldobler, Steffen | |
| dc.date.accessioned | 2020-08-21T08:44:10Z | |
| dc.date.available | 2020-08-21T08:44:10Z | |
| dc.description.abstract | Das Problem der mobilen Intentionserkennung besteht darin, aus dem raum-zeitlichen Verhalten eines Agenten Rückschluss auf seine Intentionen zu ziehen. Ein mobiler Dienst, der stets über die aktuelle Intention des Nutzers Bescheid wüsste, könnte eine bessere mobile Assistenz bieten als ein herkömmlicher ortsabhängiger Dienst. Ein zentrales Problem in der mobilen Intentionserkennung besteht darin, den für die Verhaltensinterpretation relevanten räumlichen und zeitlichen Kontext zu bestimmen. Bisherige Verfahren nehmen diesbezüglich an, dass lediglich ein lokaler zusammenhängender Kontext relevant ist. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht in zwei neuen, auf formalen Grammatiken verschiedener Komplexität beruhenden Formalismen, mit denen sich eine größere Problemklasse modellieren und interpretieren lässt. Die größere Ausdrucksmächtigkeit wird an Hand eines in der mobilen Intentionserkennung häufig vorkommenden Verhaltensmusters gezeigt, des ‘Return-to-region’ Musters, das nicht auf einen lokalen Kontext beschränkt ist und mehrfach überlappend auftreten kann. | de |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-416-5 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33692 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik | |
| dc.relation.ispartof | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2011 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-12 | |
| dc.title | Mobile Intention Recognition | de |
| gi.citation.endPage | 110 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 101 |
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