Personalizing Threshold Values on Behavior Detection with Collaborative Filtering

這是一篇利用RFID來辨識高階人類行為的論文。在之中，他們所讀取到的RFID標籤和我們的專題相同為一有順序性和次數性的序列資料

此為一個讀取結果的例子，分為兩個使用者以及兩個不同的狀況。

再者，他們將數據依照先後關係做個別整理並統計。藉此推論出每個使用者在特定情況下的行為模式。其詳細步驟如下圖。

將多組結果建構成資料庫後。在使用時輸入某數據樣本，即可輸出經比對後的對應行為模式。其中關鍵包括門檻值(threshold value)的決定，此值為各物件和大方向的一個用百分率描述的關係值(例如:關烤箱à離開家裡 的機率值為28%)，文中提供了兩個決定此值的方法。經了解後，我想對於思考我們專題的辨識問題是有幫助的。畢竟又多瞭解一種幫助辨識的方式。

PS:圖皆擷取自本論文