一种基于背景声音识别的移动社会活动推荐系统

摘要：

随着智能手机和移动互联网的快速发展,人们的生活方式正在发生着变革.目前,智能手机终端集成了不同种类的传感器,如GPS、Wi-Fi、摄像头、麦克风等.通过内置传感器,可以搜集用户的相关信息,利用这些信息能有效地理解和识别用户行为,并为用户提供更好的个性化服务.文中主要面向大型工作或生活社区(如大学校园),提出基于背景声音识别的社会活动推荐系统MSSAR(Mobile Sound Sensing and Activity Recommender).该系统通过音频传感器采集用户的背景声音,实时感知用户所处环境,并对用户实时活动(如在咖啡厅、在开会等)进行识别.MSSAR还能结合用户在线交互历史数据计算其偏好及社会关系亲密度,并据此为用户进行活动推荐.本系统基于以人为本的计算理念,对增强用户间社会联系、促进社区成员间活动交流具有积极意义.

关键词：智能手机、移动互联网、背景声音识别、在线线下关联、社会活动推荐

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2012CB316400;国家自然科学基金61373119,61222209,61103063;教育部“新世纪优秀人才支持计划”NCET-12-0466;教育部高等学校博士学科点专项科研基金20126102110043;陕西省自然科学基础研究计划项目2012JQ8028;西北工业大学基础研究基金JC20110267

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66