ForschungBig Data und Machine Learning
Erkennung von Bewegungsmustern in Trajektorien zur Auswahl mobiler Dienste

Erkennung von Bewegungsmustern in Trajektorien zur Auswahl mobiler Dienste

Leitung:  Feuerhake, Gärtner
Team:  Raphael Voges
Jahr:  2014
Laufzeit:  2014
Ist abgeschlossen:  ja

Smartphones sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Durch die Vielzahl der Anwendung wird der Nutzer jedoch vor das Problem gestellt, dass die gesuchte Anwendung schwer zu finden ist. Hier sollen mobile Dienste Abhilfe schaffen, indem sie basierend auf Kontextinformationen automatisch den richtigen Dienst für den Nutzer auswählen.

In dieser Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt, das zusätzliche Kontextinformationen in Form von Bewegungsmustern sammelt. Dazu wird dargestellt, wie ein mobiler Dienst von diesen Informationen profitieren kann. Es wird gezeigt, wie mobile Dienste mit ubiquitären Computersystemen durch verschiedene Explorationsarten verknüpft werden können. Zudem wird vorgestellt, wie das Verfahren Bewegungsmuster aus aufgenommenen Bewegungsdaten extrahieren kann, um Software-Entwickler bei der Bereitstellung von mobilen Diensten zu unterstützen. In einem Experiment mit gesammelten Bewegungsdaten wurde festgestellt, dass ca. 60% dieser Daten durch das Verfahren mit Bewegungsmustern abgedeckt wurden. Zudem konnten 56% der gefundenen Muster eine Intention zugeordnet werden, sodass ein Informationsgewinn für mobile Dienste erzielt wurde.