In this paper we introduce an approach for modeling the typical behavior of inhabitants in smart homes. The presented modeling process is data-driven and based on unsupervised learning methods. The models consist of association rules that are automatically generated from collected sensor telegrams by data mining. The intended application for such models is the detection of alterations in the mid-or long-term behavior indicating possible changes in health conditions of users of Ambient Assisted Living systems. We successfully applied the modeling approach to real world sensor data recorded in permanently inhabited flats.
ZusammenfassungSysteme aus dem Bereich Ambient Assisted Living unterstützen ältere Menschen auf vielfältige Weise in deren Alltag. In diesem Kontext ist die Modellierung des Verhaltens von Bewohnern eines Smart Home eine mit vielen Herausforderungen verbundene Aufgabe. Dieser Artikel stellt ein Verfahren vor, welches mittels Data-Mining entsprechende Modelle aus in der Wohnung gesammelten Sensordaten generiert. Der Modellierungsprozess ist hoch automatisiert und erfolgt ohne den Bewohner zu stören. Zudem werden von ihm Modelle in einer für Menschen unmittelbar und leicht zu verstehenden Form erzeugt.
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