Analiza metod wykrywania czynności użytkownika na podstawie danych kontekstowych urządzenia mobilnego

Abstract

Poniższa praca to próba analizy aktualnej sytuacji na „rynku” Androida, dotyczącej możliwości identyfikacji podstawowych czynności użytkownika na urządzeniu mobilnym. W tym celu przeanalizowany został zbiór API przeznaczonych do przewidywania określonych akcji użytkownika. Wybrano dwa dostępne, darmowe rozwiązania. Jedno z nich to bardzo popularne od pewnego czasu API Google – Google Awarenss API. Drugie natomiast to Pathsense API, pochodzące od niezależnego producenta. Oba rozwiązania zostały zaimplementowane zgodnie z domyślną konfiguracją, aby niczym nie przysłonić otrzymanych wyników, a następnie poddane kilku testom. W drugiej części pracy, zostało zaimplementowane własne rozwiązanie, skupiające się na uczeniu maszynowym, przy wykorzystaniu otwartej biblioteki WEKA. Powstałą aplikację również poddano tym samym testom. Wyniki zostały przeanalizowane i podsumowane. Tym samym mogą one posłużyć do dalszej, pogłębionej analizy omawianego w tej pracy tematu.