Timing Matters: Enhancing User Experience through Temporal Prediction in Smart Homes
作者: Shrey Ganatra, Spandan Anaokar, Pushpak Bhattacharyya
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-09-15)
备注: 7 pages + 1 reference, 5 figures, 6 tables
💡 一句话要点
提出Timing-Matters模型，预测智能家居中用户行为的时间，提升用户体验。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能家居 时间预测 用户行为 Transformer 序列建模
📋 核心要点
- 现有智能家居研究侧重于预测用户执行什么动作，而忽略了动作发生的时间，限制了智能系统的主动性和效率。
- 论文提出Timing-Matters模型，利用Transformer-Encoder结构预测用户在智能家居环境中的下一个动作发生的时间。
- 实验表明，Timing-Matters在合成数据集上优于现有方法6%，并在其他开放数据集上也有1-6%的提升。
📝 摘要（中文）
物联网设备的普及产生了大量的交互数据，为洞察用户行为提供了机会。虽然先前的工作主要集中于预测用户的行为内容，但对于行为发生时间的预测——这对于实现主动和高效的智能系统至关重要——却相对较少被探索。为了弥补这一差距，本文着重于预测智能环境中用户下一个行为发生的时间。由于缺乏具有细粒度时间戳的公开数据集，以及相关的隐私问题，我们贡献了一个包含1.16万个序列的数据集，该数据集基于对交互模式的人工标注合成，并将动作与精确的时间戳配对。为此，我们提出了Timing-Matters，一种基于Transformer-Encoder的方法，用于预测动作时间，在合成数据集上实现了38.30%的准确率，比最佳基线高出6%，并在其他开放数据集上显示出1-6%的改进。我们的代码和数据集将公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能家居环境中，预测用户下一个动作发生时间的问题。现有方法主要关注预测用户执行的动作内容，而忽略了动作发生的时间，这使得智能系统难以提前做出反应，无法充分提升用户体验。缺乏带有精确时间戳的公开数据集也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer-Encoder模型学习用户行为序列中的时间模式，从而预测下一个动作发生的时间。Transformer模型在处理序列数据方面表现出色，能够捕捉长期依赖关系，因此适合用于预测时间序列。
技术框架：Timing-Matters模型基于Transformer-Encoder架构。输入是用户行为序列，每个行为都带有精确的时间戳。模型首先将行为序列嵌入到高维空间中，然后通过Transformer-Encoder层学习行为之间的关系和时间模式。最后，模型输出下一个动作发生时间的预测。
关键创新：论文的关键创新在于将Transformer-Encoder模型应用于智能家居环境中的用户行为时间预测。此外，论文还贡献了一个合成数据集，用于训练和评估模型。该数据集解决了缺乏带有精确时间戳的公开数据集的问题。
关键设计：模型使用标准的Transformer-Encoder结构，包括多头自注意力机制和前馈神经网络。损失函数采用均方误差（MSE）来衡量预测时间和真实时间之间的差异。为了提高模型的泛化能力，论文还使用了数据增强技术，例如随机时间偏移和行为替换。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Timing-Matters模型在合成数据集上取得了38.30%的准确率，比最佳基线高出6%。在其他开放数据集上，Timing-Matters也取得了1-6%的性能提升。这些结果表明，Timing-Matters模型能够有效地预测用户行为的时间，并优于现有方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、智能办公等领域，通过预测用户行为的时间，智能系统可以提前做出反应，例如提前打开灯光、调节温度、播放音乐等，从而提升用户体验。此外，该技术还可以用于个性化推荐、异常行为检测等应用。
📄 摘要（原文）
The proliferation of IoT devices generates vast interaction data, offering insights into user behaviour. While prior work predicts what actions users perform, the timing of these actions -- critical for enabling proactive and efficient smart systems -- remains relatively underexplored. Addressing this gap, we focus on predicting the time of the next user action in smart environments. Due to the lack of public datasets with fine-grained timestamps suitable for this task and associated privacy concerns, we contribute a dataset of 11.6k sequences synthesized based on human annotations of interaction patterns, pairing actions with precise timestamps. To this end, we introduce Timing-Matters, a Transformer-Encoder based method that predicts action timing, achieving 38.30% accuracy on the synthesized dataset, outperforming the best baseline by 6%, and showing 1--6% improvements on other open datasets. Our code and dataset will be publicly released.