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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (5): 82-93     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.05.10
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基于情境感知技术的移动数据自动采集系统设计与实现*
夏立新, 杨金庆(), 程秀峰
华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
Collecting Mobile Data Based on Content Awareness——An Empirical Study
Xia Lixin, Yang Jinqing(), Cheng Xiufeng
School of Information Management, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
全文: PDF (2871 KB)   HTML ( 3
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】为移动环境下数据采集与分析提供一种基于情境感知技术(Context Awareness)的设计框架, 以优化移动数据自动化采集过程。【应用背景】尽管基于移动端的情景感知数据采集较之传统网络环境下的人工与半自动方式有所发展, 但利用移动端底层传感器直接获取实时用户信息, 实现实时、动态、全面的数据采集与挖掘进而达到主动提供服务的目的, 这方面的应用仍处于发展阶段。【方法】利用Android自带的众多传感器, 设计了客户端自动采集、服务器主动接收的数据采集框架。在实证与评价方面, 设计了一个通过动态情境感知推荐高层服务的实例。【结果】实证结果表明: 该系统能够针对某一情境采集移动用户数据, 为高层推荐服务提供良好支持。【局限】采集到的数据具有较大的冗余度, 未进行多角度、全面、深度的情境推理, 需要在以后的研究中针对用户数据进行深入分析。【结论】基于情境感知的移动数据自动采集系统能够进行移动数据的主动采集, 并依据采集结果对个体或群体进行推送服务, 对移动环境下用户行为研究与情境计算研究都起到较好的支撑作用。

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作者相关文章
夏立新
杨金庆
程秀峰
关键词 情境感知应用框架Android情境推理用户行为    
Abstract

[Objective] This paper proposes the framework for a mobile data retrieval and analysis system based on context-awareness, aiming to optimize the related data mining procedures. [Context] Nowadays, the automatic dynamic and comprehensive applications for mobile data mining were still being developed. [Methods] First, we proposed a framework to collect mobile data from the client side with the help of Android AWARE sensor. The collected data was received by the server automatically. Then, we designed an empirical study to analyze the retrieved APP usage data. [Results] The proposed system could effectively recommand useful APPs to the mobile users. [Limitations] More in-depth analysis was needed to examine the collected data. [Conclusions] The proposed framework could help us effectly retrieve and analyze mobile useage data, which benefits the contextual computing research and the mobile informaiton behavior studies.

Key wordsContext Awareness    Application Framework    Android    Context Reasoning    User Behavior
收稿日期: 2016-12-09      出版日期: 2017-06-06
ZTFLH:  G25 TP311  
基金资助:*本文系国家社会科学基金重大项目“基于多维度聚合的网络资源知识发现研究”(项目编号: 13&ZD183)和国家自然科学青年基金项目“基于QSIM的图书馆移动用户群体行为模拟与学习兴趣引导研究”(项目编号: 71503097)的研究成果之一
引用本文:   
夏立新, 杨金庆, 程秀峰. 基于情境感知技术的移动数据自动采集系统设计与实现*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 82-93.
Xia Lixin,Yang Jinqing,Cheng Xiufeng. Collecting Mobile Data Based on Content Awareness——An Empirical Study. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(5): 82-93.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.05.10      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I5/82
  基于情境感知的移动数据自动采集系统总体技术思路
  移动数据采集系统架构
  移动数据采集系统层次图
传感器 类型 描述
HW SW H
Accelerometer 表示沿着设备轴的加速度力包括重力
Application 用于记录设备上的前台和后台运行的应用名称
Barometer 表示记录大气气压有关的传感器信息
Battery 产生电池和电源事件数据(如重启、关闭)
Bluetooth 内置的蓝牙传感器产生信息和执行间隔扫描附近的蓝牙设备
Communication 用于用户的通讯活动, 例如通话状态、信息状态
ESM 通过ESM问卷获取用户提供的数据, ESM是由情境事件、时间等触发
Gravity 表示沿着设备轴的重力有关的传感器信息
Installations 用于记录移动设备上的应用程序添加、删除或更新的信息
Light 用于感触周围环境亮度信息
Locations 记录移动设备的网络和GPS位置信息并提供最可靠的位置信息
Network 记录使用网络情况, 例如移动网络、WiFi
Orientation 表示沿着设备轴的方位角有关的传感器信息
Processor 记录系统、用户和移动处理器的工作负载
Proximity 记录设备和对象之间的距离
Screen 记录屏幕状态以及用户的锁定和释放事件
  部分传感器列表
TYPE 参数名称 传感器名称
1 TYPE_ACCELEROMETER 加速度传感器
4 TYPE_GYROSCOPE 陀螺仪传感器
5 TYPE_LIGHT 光照传感器
2 TYPE_MAGNETIC_FIELD 磁力计传感器
3 TYPE_ORIENTATION 方位传感器
6 TYPE_PRESSURE 压力传感器
8 TYPE_PROXIMITY 距离传感器
7 TYPE_TEMPERATURE 温度传感器
9 TYPE_APPLICATION 应用记录传感器
-1 TYPE_ALL 所有传感器
  Sensor类
数据采集系统服务器
Web服务器 MQTT服务器
Data MVC Messages Repository
Databases Messages
  服务器端结构层次表
  MDCF客户端功能界面
元组 记录 记录解释
硬件传感器(列举 个) Location
地理空间
Location=<device_id,timestamp,latitude,longitude,accuracy>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
latitude 用户所处的纬度
longitude 用户所处的经度
accuracy 位置的误差值
Device
手机品牌、型号及软件版本
Device=<device_id,timestamp,hardware,product>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
hardware 移动设备代码
product 移动设备名称及型号
Temperature
手机外部温度
Temperature=<device_id,timestamp,tempOut, accuracy>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
tempOut 设备外部环境温度
accuracy 外部温度的误差
Battery
手机电池温度
Battery =<device_id,timestamp,tempIn, battery_level>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
tempIn 手机内部温度(电池温度)
battery_level 电池温度的合理范围
WIFI
手机WiFi,
WIFI=<device_id, timestamp, ssid, frequency>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
ssid 当前连接的网络接口名称
frequency WiFi宽带频率
软件传感器(列举4个) App-Foreground
正在运行的APP
App-Foreground=<device_id,timestamp,app_name, Is_sys_app>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
app_name 正在运行的APP应用
Is_sys_app 判断是否系统自带APP
App-History
手机APP运行历史
App-History=<device_id, timestamp,app_name, end_ time>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
app_name 使用过的所有APP应用名称
end_time APP应用使用终止的时间
App-Notification
手机应用通知
App-Notification=<device_id, timestamp,app_name, text>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
app_name 被发送通知消息的所有APP名称
text 通知消息的标题内容
App-Crash
手机应用运行错误
App-Crash=<device_id, timestamp,app_name, error>
device_id 设备ID
timestamp 记录时的时间戳
app_name 运行错误的所有APP应用名称
error 记录错误类型
  MDCF情境建模部分元组及记录列表
  “APP使用”本体模型(元组及元组之间关系, 中层情境)
关联(中层情境) 推理适用算法 高层情境
Life生活型情境 K-means、SOM、FCM… 表示App-History中存在某种生活规律
Influence影响型情境 SVD、NSFCM、VSM… 表示App-Notification中通知信息的干扰性
Experience体验型情境 Apriori、FP Growth、Eclat… 表示Device、Location、tempIn-temp间存在的相关关系
Mental心理型情境 Apriori、FP Growth、Eclat… 表示App-Crash与App-History、Device间存在的相关关系
  “APP使用本体”中当前情境向高层情境推理规则列表
Device_id 时间 经度 纬度 电量 任务
a32f534c4a 2016-09-09 15:01:18 30.521051 114.357306 45 有道词典
a32f534c4a 2016-09-09 15:18:00 30.521051 114.357306 45 有道词典
a32f534c4a 2016-09-09 15:19:45 30.521051 114.357306 44 有道词典
a32f534c4a 2016-09-09 16:02:18 30.521051 114.357306 30 有道词典
a32f534c4a 2016-09-09 16:28:22 30.521051 114.357306 30 有道词典
  静态情境例子
列名 说明
1 NA 行ID
2 Deviceid 设备ID, 同一手机内的不同APP应用使用ID来关联
3 APP_name 对应不同用户不同的APP, 由“<app分类名称>.<app名称>”组成
4 timestamp 不同用户使用和终止APP时间
  数据集格式说明
  动态情境推理结果示例: 根据用户使用频率相关性推导出7类APP的聚类
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