ContextLabeler Dataset: physical and virtual sensors data collected from smartphone usage in-the-wild

要約

この論文では、データ収集キャンペーンと、2 週間の 3 人のボランティアの日常生活活動を特徴付けるスマートフォン センサーから得られたデータセットについて説明します。
データセットは、45,000 を超えるデータ サンプルを含む CSV ファイルのコレクションとしてリリースされます。各サンプルは、モーション センサー、実行中のアプリケーション、近接するデバイス、気象条件など、異種の物理センサーと仮想センサーのセットに関連する 1,332 個の特徴で構成されています。
。
さらに、各データ サンプルは、ユーザーのアクティビティと、ユーザーがセンシング実験中に関与した状況 (仕事、レストラン、スポーツ活動など) を説明するグラウンド トゥルース ラベルに関連付けられています。
データ収集中にバイアスが生じることを避けるために、私たちは、ユーザーの行動に関連する制約を何も定義せずに、ボランティアのデバイスを使用して、自然環境でセンシング実験を実行しました。
このため、収集されたデータセットは、ユーザーの状況の変化に応じて動作を適応させることを目的とした、幅広い新しいコンテキスト認識ソリューション (アルゴリズムとプロトコルの両方) の定義と評価の両方に役立つ実際のデータのソースとなります。
モバイル環境。

要約(オリジナル)

This paper describes a data collection campaign and the resulting dataset derived from smartphone sensors characterizing the daily life activities of 3 volunteers in a period of two weeks. The dataset is released as a collection of CSV files containing more than 45K data samples, where each sample is composed by 1332 features related to a heterogeneous set of physical and virtual sensors, including motion sensors, running applications, devices in proximity, and weather conditions. Moreover, each data sample is associated with a ground truth label that describes the user activity and the situation in which she was involved during the sensing experiment (e.g., working, at restaurant, and doing sport activity). To avoid introducing any bias during the data collection, we performed the sensing experiment in-the-wild, that is, by using the volunteers’ devices, and without defining any constraint related to the user’s behavior. For this reason, the collected dataset represents a useful source of real data to both define and evaluate a broad set of novel context-aware solutions (both algorithms and protocols) that aim to adapt their behavior according to the changes in the user’s situation in a mobile environment.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google