Searching for Temporal Patterns in AmI Sensor Data

Abstract : Data streams emanating from sensors in AmI scenarios often exhibit interesting temporal patterns that point to semantically meaningful events. In this paper we explore two methodologies to uncover this hidden temporal structure: compression-based pattern extractors utilize temporal ordering whereas T-patterns attempt to include estimates for the inter-event times. We suggest improvements to simplify the statistical underpinnings of T-patterns and discuss the relative merits of both methodologies in the light of a number of simulation experiments.
Type de document :
Communication dans un congrès
Constructing Ambient Intelligence, Nov 2007, Darmstadt, Germany. pp.53-62, <10.1007/978-3-540-85379-4_7>
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https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01138512
Contributeur : Romain Tavenard <>
Soumis le : jeudi 2 avril 2015 - 09:58:48
Dernière modification le : mardi 28 février 2017 - 01:05:15
Document(s) archivé(s) le : vendredi 3 juillet 2015 - 10:16:26

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Romain Tavenard, Albert Ali Salah, Eric Pauwels. Searching for Temporal Patterns in AmI Sensor Data. Constructing Ambient Intelligence, Nov 2007, Darmstadt, Germany. pp.53-62, <10.1007/978-3-540-85379-4_7>. <halshs-01138512>

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