Table 2 Number of total and accurat

Table 2 Number of total and accurate patterns obtained in different trials.
Confidence Level
25% 50% 75% 100%
Trial 1
Total Patterns 16 5 1 0
Accurate Patterns 12 3 1 0
Ratio of Accuracy
(%) 75% 60% 100% —
Trial 2
Total Patterns 40 18 5 0
Accurate Patterns 33 14 3 0
Ratio of Accuracy
(%) 82.5% 78% 60% —
Trial 3
Total Patterns 20 10 6 0
Accurate Patterns 15 4 2 0
Ratio of Accuracy
(%) 75% 40% 33% —
The dataset used to validate PUBS was collected in three different time p erio ds:
Trial 1 (spanning 15 days), Trial 2 (spanning almost 2 months) and Trial 3 (spanning 3 months). Unlike the WSU smart apartment, the patterns hidden in the MavPad
dataset were not known in advance, so that we decide to carry out different exp eriments
considering different minimum confidence levels (25%, 50%, 75% and 100%). Table I I
summarizes the numb er of patterns discovered in each trial. As well as the numb er of
discovered patterns, it shows the numb er of accurate patterns (in this case information was available ab out the context, so that it was p ossible to discover conditions of
o ccurrence).
It is also interesting to analyse the nature, in terms of frequency, of the patterns.
Because the data collected in each trial is totally indep endent of the data collected in
other trials, the numb er of patterns discovered in each trial is totally indep endent. In
Trial 1, 5 out of 16 (31% ratio) discovered with Confidence Level 25% app ear when
Confidence Level is 50%. Out of those 5 patterns, only 1 pattern (20% ratio) remained
as frequent with a Confidence Level of 75%. Table I I I summarizes the p ercentage of
total and accurate patterns that remain to b e frequent with different Confidence Levels.
Following, some accurate patterns, discovered in different trials, are shown. Conditions are related to either calendar information (see Pattern 1 or Pattern 3) or C-typ e
sensors (see Pattern 2), the later as defined in Section IV.
(Pattern 1 --> Trial 1, Confidence level: 25%)
ON occurs (Room Light, Off,t0)
IF context ((time (> , 1:06:44)) &
(time ( Trial 2, Confidence level: 50%)
ON occurs (Room Light, On,t0)
IF context ((time (> , 19:19:49)) &
(Bedroom light level (>,52)) &
(Bedroom light level ( Trial 3, Confidence level: 75%)
ON occurs (Ceiling light, On,t0)
IF context ((time (> , 22:10:27)))
THEN do (Off, Ceiling light, t)
when t=t0+115s
5.3 Discussion of the results
Interesting conclusions can b e extracted from these results. Analysing the results obtained with MavPad dataset, first illustrates what we all intuitively exp ect: it is almost
imp ossible in any realistic daily life scenario to define patterns asso ciated with a sp ecific
ob ject based on only one relation (in fact, there is no pattern with a 100% confidence
level). We simply do not do activities with such a monotonous regularity hence defining
in which sp ecific circumstances (conditions) these patterns apply, is crucially imp ortant. Moreover, the figures show that in most of the patterns (87 out of 121) it was
p ossible to define conditions of o ccurrence in order to obtain patterns with relatively
high levels of confidence. The system can b e run with different levels of confidence to
find a useful pattern with a reasonable level of confidence.
Other conclusion that can b e extracted in relation to the confidence level of patterns, is that in most trials less than the half of the patterns discovered with Confidence
Level of 25% are considered frequent with a Confidence Level of 50% and that p ercentage drecreases when the Confidence Level increases up to 75%. Trial 3 is the exception
of such a trend b ecause 60% and 50% of total and accurate patterns discovered with
Confidence Level of 50% remain as frequent with Confidence Level of 75%.

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 2 số chính xác và tất cả các mô hình thu được trong các thử nghiệm khác nhau.Mức độ tự tin25% 50% 75% 100%Thử nghiệm 1Tổng số mẫu 16 5 1 0Mô hình chính xác 12 3 1 0Tỷ lệ chính xác(%) 75% 60% 100%-Thử nghiệm 2Tổng số mẫu 40 18 5 0Chính xác mẫu 33 14 3 0Tỷ lệ chính xác(%) 82.5% 78% 60%-Thử nghiệm 3Tổng số mẫu 20 10 6 0Mô hình chính xác 15 4 2 0Tỷ lệ chính xác(%) 75% 40% 33% —Số liệu được sử dụng để xác nhận những quán rượu đã được thu thập ở ba thời điểm khác nhau p erio ds:Thử nghiệm 1 (khung 15 ngày), xét xử 2 (kéo dài gần 2 tháng) và dùng thử 3 (kéo dài 3 tháng). Không giống như căn hộ thông minh WSU, mẫu ẩn trong MavPadsố liệu đã không được biết trước, do đó chúng tôi quyết định để thực hiện các điểm kinh nghiệm khác nhau erimentsxem xét mức độ tin cậy tối thiểu khác nhau (25%, 50%, 75% và 100%). Bàn tôi tôitóm tắt các tê er của mẫu phát hiện trong mỗi phiên tòa. Như là cũng như những tê er củaphát hiện mô hình, nó cho thấy sự tê er của mô hình chính xác (trong trường hợp này thông tin là ab có sẵn trong bối cảnh đó, vì vậy mà nó là p ossible để khám phá ra điều kiệno ccurrence).Nó cũng là thú vị để phân tích bản chất, về mặt tần số, các mô hình.Bởi vì các dữ liệu thu thập được trong mỗi phiên tòa là hoàn toàn indep endent dữ liệu thu thập trongthử nghiệm khác, các tê er mô hình phát hiện ra trong mỗi phiên tòa là hoàn toàn indep endent. ỞThử nghiệm 1, 5 trong số 16 (31% tỷ lệ) phát hiện ra với mức độ tự tin 25% ứng dụng tai khiMức độ tự tin là 50%. Trong số những người mẫu 5, vẫn là chỉ có 1 mẫu (20% tỷ lệ)như thường xuyên với mức độ tin cậy của 75%. Bàn tôi tôi tôi tóm tắt ercentage p củaMô hình chính xác và tất cả mà vẫn để b e thường xuyên với các cấp độ khác nhau của sự tự tin.Sau đây, một số mô hình chính xác, phát hiện trong các thử nghiệm khác nhau, được hiển thị. Điều kiện có liên quan đến thông tin lịch (xem mẫu 1 hoặc mẫu 3) hoặc C-typ ethiết bị cảm ứng (xem mẫu 2), sau là định nghĩa trong phần IV.(Mẫu 1 -> dùng thử 1, mức độ tự tin: 25%)ON xảy ra (phòng ánh sáng, tắt, t0)Bối cảnh nếu ((thời gian (>, 1:06:44)) &(thời gian (<, 2: 46:32)))Sau đó thực hiện (trên, đèn Luxo, t) khi t = t0 + số 018Bảng 3 các tần số của các mô hình khác nhau.% của mô hình vẫn còntừ 25% đến 50%Mức độ tự tin% của mô hình vẫn còntừ 50% đến 75%Mức độ tự tinThử nghiệm 1Tất cả mẫu 31% 20%Mô hình chính xác 25% 33%Thử nghiệm 2Tất cả mẫu 45% 27%Chính xác mẫu 42% 21%Thử nghiệm 3Tất cả mẫu 50% 60%Mô hình chính xác 27% 50%(Mẫu 2--> dùng thử 2, mức độ tự tin: 50%)ON xảy ra (phòng ánh sáng, trên, t0)Bối cảnh nếu ((thời gian (>, 19:19:49)) &(Mức độ ánh sáng phòng ngủ (>, 52)) &(Mức độ ánh sáng phòng ngủ (<, 143)))Sau đó (tắt, đèn Luxo, t) khi t = t0 + 30s(Mẫu 3 -> 3 thử nghiệm, mức độ tự tin: 75%)ON xảy ra (đèn trần, trên, t0)Bối cảnh nếu ((thời gian (>, 22:10:27)))Sau đó (tắt, đèn trần, t)Khi t = t0 + 115s5.3 các thảo luận của các kết quảKết luận thú vị có thể b e được chiết xuất từ những kết quả này. Phân tích kết quả thu được với MavPad số liệu, lần đầu tiên minh họa những gì chúng tôi tất cả trực giác exp ect: đó là hầu nhưossible IMP trong bất kỳ tình huống cuộc sống hàng ngày thực tế để xác định mô hình asso ciated với một ecific spob ject dựa trên mối quan hệ duy nhất (trong thực tế, đó là không có mô hình với một sự tự tin 100%cấp độ). Chúng tôi chỉ đơn giản là không hoạt động với một đều đặn đơn điệu vì thế xác địnhtrong những trường hợp ecific sp (điều kiện) những mô hình áp dụng, là quan trọng trong imp ortant. Hơn nữa, những con số hiển thị trong hầu hết các mô hình (87 trong số 121) nó đãp ossible để xác định các điều kiện của o ccurrence để có được mô hình với tương đốimức độ cao của sự tự tin. Hệ thống có thể b e chạy với các cấp độ khác nhau của sự tự tin đểtìm thấy một mô hình hữu ích với một mức độ hợp lý của sự tự tin.Kết luận rằng có thể b e chiết xuất liên quan đến mức độ tự tin của mô hình, đó là trong hầu hết những thử nghiệm ít hơn một nửa của các mô hình phát hiện ra với sự tự tinMức 25% được coi là thường xuyên với mức độ tin cậy của 50% và rằng p ercentage drecreases khi mức độ tự tin tăng lên đến 75%. Thử nghiệm 3 là ngoại lệtrong đó một xu hướng b ecause 60% và 50% của tất cả và chính xác mô hình phát hiện ra vớiMức độ tự tin của 50% còn lại là thường xuyên với mức độ tự tin của 75%.

Kết quả (Việt) 2:

Bảng 2 số tổng và chính xác mô hình thu được trong các thử nghiệm khác nhau.
Mức độ tin cậy
25% 50% 75% 100%
thí nghiệm 1
Tổng số mẫu 16 5 1 0
mẫu chính xác 12 3 1 0
Tỷ lệ chính xác
(%) 75% 60% 100% -
Trial 2
Tổng số Patterns 40 18 5 0
mẫu chính xác 33 14 3 0
​​Tỷ lệ chính xác
(%) 82,5% 78% 60% -
Trial 3
Tổng Patterns 20 10 6 0
mẫu chính xác 15 4 2 0
Tỷ lệ chính xác
(%) 75% 40 % 33% -
Các số liệu sử dụng để xác PUBS được thu thập trong thời gian ba ds khác nhau p Erio:
Thí nghiệm 1 (kéo dài 15 ngày), thí nghiệm 2 (kéo dài gần 2 tháng) và xét xử 3 (mở rộng trong 3 tháng). Không giống như các căn hộ thông minh WSU, các mô hình ẩn trong MavPad
bộ dữ liệu đã không được biết trước, vì vậy mà chúng tôi quyết định thực hiện eriments exp khác nhau
xem xét mức độ tin cậy tối thiểu khác nhau (25%, 50%, 75% và 100%). Bảng II
tóm tắt er tê liệt các mẫu phát hiện trong mỗi thử nghiệm. Cũng như er tê của
mô hình phát hiện ra, nó cho thấy er tê của mô hình chính xác (trong Thông tin trường hợp này là có sẵn ab ra bối cảnh, do đó nó là p ossible để khám phá điều kiện
o ccurrence).
Nó cũng thú vị để phân tích bản chất, về tần số, các mô hình.
Bởi vì các dữ liệu thu thập được trong mỗi thử nghiệm là hoàn toàn endent indep của các dữ liệu thu thập được trong
các thử nghiệm khác, er tê liệt các mẫu phát hiện trong mỗi thử nghiệm là hoàn toàn indep endent. Trong
thí nghiệm 1, 5 trong số 16 (31% tỷ lệ) phát hiện với Mức độ tin cậy 25% ứng dụng tai khi
Mức độ tin cậy là 50%. Trong số những người mẫu 5, chỉ có 1 mẫu (20% tỷ lệ) vẫn
như thường xuyên với một Level Niềm tin của 75%. Bảng III tóm tắt các p ercentage của
tổng và chính xác mẫu mà vẫn là thường xuyên với các cấp độ niềm tin khác nhau.
Sau, một số mô hình chính xác, phát hiện trong các thử nghiệm khác nhau, được hiển thị. Điều kiện đều liên quan đến thông tin lịch (xem mẫu 1 hoặc Mẫu 3) hoặc e C-typ
cảm biến (xem mẫu 2), sau này theo quy định tại Mục IV.
(Mẫu 1 -> thí nghiệm 1, mức độ tin cậy: 25%)
ON xảy ra (phòng Light, Off, t0)
NẾU ngữ cảnh ((thời gian (>, 01:06:44)) &
(thời gian (<, 2: 46: 32)))
THEN làm (On, đèn Luxo, t) khi t = t0 + 0s
18
Bảng 3 Tần số của các mẫu khác nhau.
% của mô hình vẫn còn
từ 25% đến 50%
Mức độ tin cậy
% của mô hình vẫn còn
từ 50% đến 75%
Mức độ tin cậy
thí nghiệm 1
Tổng Patterns 31% 20%
mẫu chính xác 25% 33 %
Trial 2
Tổng số Patterns 45% 27%
mẫu chính xác 42% 21%
thử nghiệm 3
Tổng Patterns 50% 60%
mẫu chính xác 27% 50%
(mẫu 2 -> Trial 2, mức độ tin cậy: 50%)
ON xảy ra (phòng Light, On, t0)
NẾU ngữ cảnh ((thời gian (>, 19:19:49)) &
(mức độ ánh sáng phòng ngủ (> 52)) &
(mức độ ánh sáng phòng ngủ (<, 143)))
THEN làm (Off, đèn Luxo, t) khi t = t0 + 30
(mẫu 3 -> Trial 3, mức độ tin cậy: 75%)
ON xảy ra (ánh sáng trần, On, t0)
NẾU ngữ cảnh ((thời gian (>, 22:10:27)))
THEN làm (Off, đèn trần, t)
khi t = t0 + 115s
5.3 Thảo luận về các kết quả
kết luận thú vị có thể được chiết xuất từ các kết quả. Phân tích các kết quả thu được với MavPad bộ dữ liệu, minh họa đầu tiên tất cả những gì chúng tôi trực giác exp ect: nó gần như là
imp ossible trong bất kỳ kịch bản cuộc sống hàng ngày thực tế để xác định mô hình Asso ciated với một sp ecific
ob ject chỉ dựa vào một mối quan hệ (trong thực tế, có không có mô hình với một sự tự tin 100%
mức). Chúng tôi chỉ đơn giản là không làm các hoạt động với một quy luật đơn điệu như vậy do đó việc xác định
, trong đó trường hợp sp ecific (điều kiện) các mô hình áp dụng, điều quan trọng là imp ortant. Hơn nữa, các số liệu cho thấy trong hầu hết các mô hình (87 trên tổng số 121) nó là
p ossible để xác định điều kiện của o ccurrence để có được mô hình với tương đối
mức độ tin cậy cao. Hệ thống có thể chạy với mức độ khác nhau của sự tự tin để
tìm một mô hình hữu ích với một mức độ hợp lý của sự tự tin.
Kết luận khác có thể được chiết xuất trong các mối quan hệ với mức độ tin cậy của các mẫu, là trong hầu hết các thử nghiệm ít hơn một nửa số mẫu phát hiện với niềm tin
Mức 25% được coi là thường xuyên với một Level Niềm tin của 50% và drecreases p ercentage khi Mức độ tin cậy tăng lên đến 75%. Trial 3 là ngoại lệ
của b ecause một xu hướng như vậy 60% và 50% tổng sản lượng và chính xác mô hình phát hiện với
Mức độ tin cậy 50% vẫn như thường xuyên với Mức độ tin cậy 75%.