四川大学学报（自然科学版）
四川大學學報（自然科學版）
사천대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2011年
1期
61-66
,共6页
自动任务识别%用户任务建模%聚类%用户行为管理
自動任務識彆%用戶任務建模%聚類%用戶行為管理
자동임무식별%용호임무건모%취류%용호행위관리
自动任务识别是多任务工作环境下自动任务管理技术的关键,其中对窗口切换历史信息采用Bron-Kerbosky算法来聚类同一任务的窗口,已经被国外研究者采用.然而,该方法仅适用于短时间、较少任务的识别,而对长时间下多个工作任务识别缺乏有效性.本文创新性地提出将窗口切换历史聚类结果与基于焦点时间的窗口重要性相结合形成任务向量,再运用模糊K-Center聚类算法求解任务窗口集合来实现长时间工作环境下多任务识别的方法.实验结果表明,该方法能有效识别长时间工作环境下的多个任务且具有较高的准确率.
自動任務識彆是多任務工作環境下自動任務管理技術的關鍵,其中對窗口切換歷史信息採用Bron-Kerbosky算法來聚類同一任務的窗口,已經被國外研究者採用.然而,該方法僅適用于短時間、較少任務的識彆,而對長時間下多箇工作任務識彆缺乏有效性.本文創新性地提齣將窗口切換歷史聚類結果與基于焦點時間的窗口重要性相結閤形成任務嚮量,再運用模糊K-Center聚類算法求解任務窗口集閤來實現長時間工作環境下多任務識彆的方法.實驗結果錶明,該方法能有效識彆長時間工作環境下的多箇任務且具有較高的準確率.
자동임무식별시다임무공작배경하자동임무관리기술적관건,기중대창구절환역사신식채용Bron-Kerbosky산법래취류동일임무적창구,이경피국외연구자채용.연이,해방법부괄용우단시간、교소임무적식별,이대장시간하다개공작임무식별결핍유효성.본문창신성지제출장창구절환역사취류결과여기우초점시간적창구중요성상결합형성임무향량,재운용모호K-Center취류산법구해임무창구집합래실현장시간공작배경하다임무식별적방법.실험결과표명,해방법능유효식별장시간공작배경하적다개임무차구유교고적준학솔.
