Fusion von Tageskontext und Mobilitätsgewohnheiten als Enablersystem für Mobilitätsassistenten

Digitale persönliche Assistenten sollen den Menschen helfen, die Nutzung neuer Funktionen und den vereinfachten Zugriff auf Informationen effizient zu gestalten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Aufgabe, eine Basis für einen digitalen und kontextsensitiven Mobilitätsassistenten zu untersuchen. Dabei wird mit Hilfe von mehreren Studien erforscht, welche Anforderungen ein solcher Assistent erfüllen sollte. Um umfangreichere Einblicke in die Handlungen einer Person zu erhalten, untersucht diese Arbeit, wie GPS-Koordinaten semantisch angereichert werden können. Diese Grundlage wird zur Ermittlung des Tageskontextes einer Person genutzt. Mit Hilfe eines Modells eines typischen Wochentages und diversen Vergleichsmaßen kann die Ähnlichkeit zu einem aktuellen Tagesverlauf bestimmt werden. Zudem wird untersucht, welchen Einfluss die semantisch annotierten Aufenthaltsorte auf die Vorhersage des nächsten Ortes haben. Die Mobilitätsgewohnheiten einer Person werden dazu in einem Modell abgebildet und semantisch abstrahiert. Abschließend wird die mögliche Fusion von Tageskontext und Mobilitätsgewohnheiten eines Menschen zur möglichst akkuraten Unterstützung im Mobilitätsalltag diskutiert.