基于两级编码器与常识知识的智能家居精确动作推荐
人工智能
2022-08-15 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
我们如何能为用户准确推荐在家中控制设备的动作？智能家居的动作推荐因其在虚拟助手和物联网（IoT）市场上的潜在影响而受到越来越多的关注。然而，设计一个有效的智能家居动作推荐系统是富有挑战性的，因为它需要处理上下文相关性、同时考虑查询上下文与用户历史，以及应对历史中多变意图。本文中，我们提出 SmartSense，一种用于智能家居的精确动作推荐方法。对于单个动作，SmartSense 以自注意力方式总结其设备控制及其时间上下文，以反映两者之间相关性的重要性。SmartSense 随后以查询注意力方式考虑查询上下文来总结用户序列，从而从序列动作中提取与查询相关的模式。SmartSense 还将常识知识从常规数据迁移，以更好地处理动作序列中的意图。因此，SmartSense 解决了智能家居动作推荐的三大主要挑战，并取得了最先进的性能，其 mAP@1 比最佳竞争方法最高高出 9.8%。
引用
@article{arxiv.2208.06089,
title = {Accurate Action Recommendation for Smart Home via Two-Level Encoders and Commonsense Knowledge},
author = {Hyunsik Jeon and Jongjin Kim and Hoyoung Yoon and Jaeri Lee and U Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06089},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 8 figures, Accepted to CIKM 2022