Resumen

Presentamos un método probabilístico de predicción del contexto de los usuarios de móviles basado en sus datos históricos de contexto. El método presentado predice el contexto general basándose en la teoría de la probabilidad a través de una novedosa estructura gráfica de datos, que es una especie de multigrafos dirigidos ponderados. Los datos de contexto de los usuarios se transforman en la nueva estructura gráfica, en la que cada nodo representa un contexto o un contexto combinado y cada arista dirigida indica una transferencia de contexto con el peso temporal inferido a partir de los datos temporales correspondientes. También tenemos en cuenta la propiedad periódica de los datos de contexto, e ideamos una buena solución para los datos de contexto con dicha propiedad. Mediante pruebas, pudimos demostrar las ventajas del método presentado.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:nueva estructura gráfica de datos, datos contextuales del usuario, datos temporales correspondientes, datos contextuales históricos, nueva estructura gráfica, contexto, método, contexto combinado, datos contextuales, transferencia de contexto
• Keywords:novel graphical data structure, user context data, corresponding time data, historic context data, new graphical structure, context, method, combined context, context data, context transfer