从智能手机推送通知中自动提取个人知识
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2018-08-07 v1 软件工程
摘要
个性化服务需要丰富而强大的个人知识库，即包含用户信息的知识库。本文提出一种从智能手机推送通知中提取个人知识的方法，移动系统和应用利用推送通知向用户告知丰富的信息。我们的解决方案基于这样一种洞察：大多数通知使用模板格式化，而知识实体通常可在模板的参数中找到。由于潜在数百万应用使用的通知模板数量巨大，定义所有通知模板及其语义规则是不现实的，因此我们提出一种从推送通知中自动提取个人知识的方案。我们首先通过模式挖掘发现通知模板，然后利用机器学习理解模板语义。基于模板及其语义，我们能够将通知文本自动转化为知识事实。用户的隐私得到保护，因为我们只需将不含任何个人信息的模板上传至服务器进行模型训练。根据我们对来自100,000名智能手机用户的约1.2亿条推送通知的实验，我们的系统能够准确且高效地提取个人知识。
引用
@article{arxiv.1808.02013,
title = {Automated Extraction of Personal Knowledge from Smartphone Push Notifications},
author = {Yuanchun Li and Ziyue Yang and Yao Guo and Xiangqun Chen and Yuvraj Agarwal and Jason Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.02013},
year = {2018}
}
备注
12 pages