1 / 62

Gepersonaliseerde en contextafhankelijke profielen op Android mobiele toestellen

Gepersonaliseerde en contextafhankelijke profielen op Android mobiele toestellen. Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Promotor: prof. dr. ir. Filip De Turck Begeleiders: Philip Leroux, Klaas Roobroeck. Overzicht. Situering Probleemstelling Doelstelling Methodologie Raamwerk Evaluatie Demo

loyal
Download Presentation

Gepersonaliseerde en contextafhankelijke profielen op Android mobiele toestellen

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Gepersonaliseerde en contextafhankelijke profielen op Android mobiele toestellen Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Promotor: prof. dr. ir. Filip De TurckBegeleiders: Philip Leroux, Klaas Roobroeck Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  2. Overzicht • Situering • Probleemstelling • Doelstelling • Methodologie • Raamwerk • Evaluatie • Demo • Conclusie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  3. Overzicht • Situering • Probleemstelling • Doelstelling • Methodologie • Raamwerk • Evaluatie • Demo • Conclusie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  4. Probleemstelling • Groot aantal applicaties • Breed gamma aan applicaties op Android OS • Gebruikers kunnen zelf applicaties downloaden • Web 2.0  zelf apps ontwikkelen en verdelen  duizenden apps beschikbaar op het net Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  5. Probleemstelling • Vaak contextafhankelijk • Plaatsafhankelijk • AlarmClock  slaapkamer • Mappy  auto, trein • Tijdsafhankelijk • QuickOffice tijdens werkuren • Youtube avond, weekend • Persoonsafhankelijk • Mail, QuickOffice zakenman • Facebook, Youtube student Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  6. Probleemstelling • Contacten ook contextafhankelijk • Plaatsafhankelijk • Collega’s en klanten  op het werk • Familie en vrienden  thuis, op cafe • Tijdsafhankelijk • Collega’s en klanten  tijdens de werkuren • Familie en vrienden  avond, weekend  “Profiel”-afhankelijk • Collega’s en klanten  werk • Familie en vrienden  thuis, op kot Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  7. Probleemstelling • Data bevat meer semantiek dan we denken • Verschillende relaties tussen attributen (applicatie, plaats, tijd, snelheid, enz.) • Doelstelling • Voorstellen van een raamwerk voor gepersonaliseerde en contextafhankelijke profielen • Ontdekken van profielen • Ontdekken van structuren, patronen en verbandenin het gebruik van applicaties en contacten Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  8. Doelstelling • (1) Ontdekken van profielen • Gepersonaliseerd en automatisch herkend • Bvb voor een kotstudent: thuis, kot, school, trein • Op basis van contextuele parameters • Thuis: vaste locatie, lage verplaatsingssnelheid, ... • Trein: eerder een bewegingsfunctie, hoge snelheid, ... • Herkennen van profieleigenschappen • Bvb typische locatie, gemiddelde snelheid, ... • Instellen van profielopties • Bvb geluidsmodus (normaal, stil, enkel trillen, ...)

  9. Doelstelling • (2) Ontdekken van patronen en verbanden • Applicaties die vaak samen gebruikt worden • Bvb Twitter en Facebook, GPS en Weer • Patronen in het applicatiegebruik: • Tijdspatronen, plaatspatronen, snelheidspatronen, ... • Vb tijdspatroon: vaak rond 20u op Facebook • Patronen afhankelijk van meerdere parameters • Bvb: zetten van de alarmklok voor slapengaan • Tijdsafhankelijk? Plaatsafhankelijk? ...  Combinatie van tijd, plaats, snelheid, ... • Verbanden: na applicatie X vaak applicatie Y

  10. Overzicht • Situering • Probleemstelling • Doelstelling • Methodologie • Raamwerk • Evaluatie • Demo • Conclusie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  11. Methodologie • Onderzoeksdomeinen • Data Mining • Clustering / Custer Analysis • Neurale Netwerken • Support Vector Machines • Association Rules • Decision Trees • Adaptive Resonance Theory (ART) • Feature Discovery (Competitive Learning) • Artificial Intelligence (AI) • Rule based systems Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  12. Methodologie: technieken • Evaluatie van Clustering-algoritmes • Zoeken van locatieclusters, snelheidsclusters, … • 2 overwegingen • Dient te werken voor verschillende topologieën • Aantal clusters vooraf niet bekend (gepersonaliseerd) • K-Means Clustering vereist aantal (=K) Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  13. Methodologie: technieken • Evaluatie van Clustering-algoritmes • Competitive Networks • Niet in staataantal clusters zelftebepalen • ART Networks • Wel in staataantal clusters zelftebepalen • ART1 vrijprimitief en nietgeschiktvooronsdoel • Weinig info over andere ART-modellen • Expectation-MaxizationAlgoritme • Meer geschiktvooronzedoelstelling • Aantalprofielenvoorafnietbekend (gepersonaliseerd) • K-Means Clustering vereistaantal (=K) Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  14. Methodologie: technieken • Expectation-Maximization Algoritme • Gaussiaanse distributie (normaalverdeling) • In kansrekening vaak gebruikt als eerste benadering • Parameters van normaalverdeling worden geschat • op basis van maximum likelihood • Clusters van zeer uiteenlopende vormen ontdekken • Aantal clusters wordt automatisch gezocht • Dient niet vooraf opgegeven te worden • Verschillende Java frameworks te vinden • Weka, OpenRDS, Shoal • Gekozen voor Weka (meest gebruikt) Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  15. Methodologie: technieken • Expectation-Maximization Algoritme • Voorbeeld Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  16. Methodologie: technieken • Expectation-Maximization Algoritme • Voorbeeld Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  17. Methodologie: technieken • Verwantschapsanalyse (associatieregels) • Zoeken van allerleicorrelatiestussenvariabelen • Vbsupermarkt: {boter, brood}  melk • Zoeken van zoveelmogelijkverbanden in data • {Werk, Maandag, 15u}  QuickOffice • Probleem: werkt met discrete waarden • Tijd: 13u55 ≈ 14u00 ≈ 14u05 ... • Lengtegraad, breedtegraad en snelheid ook continu • Oplossing: clustering als voorbewerking Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  18. Methodologie: aanpak • Ontdekken van clusters en profielen • Eerstevoorbewerking op data • Enigestructuurvinden in ongestructureerde data • Doel • Voorbewerkingvoor het zoeken van patronen in het gebruik van applicaties en contacten • Levert de persoonlijkeprofielen op • Ontdekken van patronen en verbanden • Op basis van de gevonden clusters en profielen • Dmv 3 classificatie-algoritmes Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  19. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  20. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  21. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  22. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  23. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attribuutlocatie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  24. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attribuutlocatie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  25. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attribuutlocatie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  26. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attribuutlocatie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  27. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attribuutlocatie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  28. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: weekdag, snelheid Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  29. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: tijd Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  30. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributencombineren Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  31. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributencombineren Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  32. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: profielen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  33. A. Clustering en profielgeneratie • Eerste-niveau clustering: attributen • Tweede-niveau clustering: applicaties • We beschouwenapplicatiestussen twee standby-operatiesalseen cluster Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  34. B. Ontdekken van patronen • Classificatie • “Training” op basis van ‘getransformeerde’ data • Clusters • Attribuutclusters en applicatieclusters • Profielen • Clusters over alle attributen samen • Recent geopende applicaties  “Testing” ahv 3 classificatie-algoritmes • Elk algoritme levert een rangorde van applicaties op basis van huidige gegevens op Android-toestel • Tijdstip, weekdag, plaats, actieve applicaties,... Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  35. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS INTRACLUSTER-CORRELATIE GRAFEN-ALGORITME PROFIELAFHANKELIJKEPATRONEN + profieleigenschappen(gemiddelde snelheid, ...) STATISTISCHALGORITME KORTETERMIJN-GEHEUGEN Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  36. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS GRAFEN-ALGORITME STATISTISCHALGORITME Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  37. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS applicatiekansen applicatiekansen GRAFEN-ALGORITME applicatiekansen STATISTISCHALGORITME Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  38. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS applicatiekansen applicatiekansen Classificatie-functief() GRAFEN-ALGORITME applicatiekansen STATISTISCHALGORITME Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  39. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS applicatiekansen applicatiekansen Classificatie-functief() GRAFEN-ALGORITME bvb: max of gewogen som applicatiekansen STATISTISCHALGORITME Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  40. B. Ontdekken van patronen ASSOCIATIE- REGELS applicatiekansen applicatiekansen Classificatie-functief() GRAFEN-ALGORITME totaleapplicatiekansen bvb: max of gewogen som applicatiekansen STATISTISCHALGORITME Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  41. Overzicht • Situering • Probleemstelling • Doelstelling • Methodologie • Raamwerk • Evaluatie • Demo • Conclusie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  42. Raamwerk • Evaluatie performantie van de technieken • Clustering (Expectation-Maximization via Weka) • Zeer veel data te analyseren • Eerst een tweetal weken trainingsdata verzamelen • Meerdere attributen (tijd, plaats, ...) • Meerdimensionale attributen • Locatie is tweedimensionaal • Profiel is vijfdimensionaal! • Sommige attributen bevatten weinig structuur • Bvb tijdstip • Vertraging van het clusteralgoritme • Algoritmes veel te zwaar voor het mobiel toestel • Client-Server Architectuur Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  43. Raamwerk • Onderzoek op Android • Weka-library initieel geporteerd voor Android • Problemen met externe libraries op Android • Android heeft eigen virtuele machine (Dalvik) • Vooral problemen met GUI-elementen • Weka-library geporteerd • Web services • Vergelijking tussen REST en SOAP • REST flexibeler en performanter • Google heeft gebruik van SOAP stopgezet  Gekozen voor REST Thesisbespreking – Sam Govaert, Pieter Van Lysebetten Vakgroep Informatietechnologie – Onderzoeksgroep (naam)

  44. Raamwerk • Client-Server Architectuur • Android Client • Service • Monitoren van gegevens op toestel • (Intern) opslaan van de getrackte gegevens • Communicatie met de server • Events (bvb aanbevelingen) naar widget sturen • Widget • Visualiseren van informatie • Applicaties, contacten, profieleigenschappen • Profieleigenschappen opgeslagen op SD-kaart Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  45. Raamwerk • Client-Server Architectuur • Server • Clustering • Classificatie • Associatieregels • Profielvenster (grafenalgoritme) • Kortetermijngeheugen • Communicatie tussen client en server • REST web services • Spring Android REST Template Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  46. Overzicht • Situering • Probleemstelling • Doelstelling • Methodologie • Raamwerk • Evaluatie • Demo • Conclusie Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  47. Evaluatie • Testopstelling • Modelling Tool • Modelleren van het applicatiegebruik van een persoon • Bouwblokken met verschillende eigenschappen • Coördinaten • Applicatieprobabiliteiten • Patronen in het applicatiegebruik • Realistische afwijkingen (random-factor) • Model wordt dan vertaald naar ARFF-dataformaat • Eigen metriek (NIP) • Ahv true positives en false negatives • Geoptimaliseerd zodat een random recommenderaltijd een metriek van 0% oplevert Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  48. Evaluatie • Resultaten • Vergelijking tussen recommenders Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  49. Evaluatie • Resultaten • Vergelijking tussen recommenders • Associatieregels op zich reeds goede resultaten • Meeste patronen uit Profielvenster zullen hier ook gevonden worden • Profielvenster wel zeer bruikbaar voor de profielen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

  50. Evaluatie • Overige uitgevoerde testen • Korte evaluatie van de profielherkenning • Enkele eenvoudige case studies • Performantie van de serverdiensten • Performantie van de Android client • Vertragingen op GUI-niveau • Batterijverbruik • Netwerkbelasting tussen client en server • Associatieregels op zich reeds goede resultaten • Meeste patronen uit Profielvenster zullen hier ook gevonden worden • Profielvenster wel zeer bruikbaar voor de profielen Thesisverdediging– Pieter Van Lysebetten, Sam Govaert Vakgroep Informatietechnologie – IBCN

More Related