Fusion von Tageskontext und Mobilitätsgewohnheiten als Enablersystem für Mobilitätsassistenten

Digitale pers nliche Assistenten sollen den Menschen helfen, die Nutzung neuer Funktionen und den vereinfachten Zugriff auf Informationen effizient zu gestalten. Diese Arbeit besch ftigt sich mit der Aufgabe, eine Basis f r einen digitalen und kontextsensitiven Mobilit tsassistenten zu untersuchen. Dabei wird mit Hilfe von mehreren Studien erforscht, welche Anforderungen ein solcher Assistent erf llen sollte. Um umfangreichere Einblicke in die Handlungen einer Person zu erhalten, untersucht diese Arbeit, wie GPS-Koordinaten semantisch angereichert werden k nnen. Diese Grundlage wird zur Ermittlung des Tageskontextes einer Person genutzt. Mit Hilfe eines Modells eines typischen Wochentages und diversen Vergleichsma en kann die hnlichkeit zu einem aktuellen Tagesverlauf bestimmt werden. Zudem wird untersucht, welchen Einfluss die semantisch annotierten Aufenthaltsorte auf die Vorhersage des n chsten Ortes haben. Die Mobilit tsgewohnheiten einer Person werden dazu in einem Modell abgebildet und semantisch abstrahiert. Abschlie end wird die m gliche Fusion von Tageskontext und Mobilit tsgewohnheiten eines Menschen zur m glichst akkuraten Unterst tzung im Mobilit tsalltag diskutiert.