18、迈向高性能上下文感知与自适应舒适管理系统

迈向高性能上下文感知与自适应舒适管理系统

在当今的物联网（IoT）领域，有两个关键问题备受关注：一是概念漂移检测方法的性能优化，以满足物联网大数据实时响应和能源效率的要求；二是管理用户在日常环境中的舒适偏好和冲突。下面将详细探讨这两个方面。

概念漂移检测的现状与挑战

在过去几年中，为了检测概念漂移，已经开发了许多不同的方法。总体上可分为有监督和无监督两类。
- 有监督方法 ：如DDM和Adwin，这些方法依赖于标记数据，但在物联网环境中，数据标签可能不可用，因此其应用受到一定限制。
- 无监督方法 ：由Haque等人、Mustafa等人和Kim等人提出的方法，它们可以基于收集的原始数据或预训练机器学习模型的输出数据来检测概念漂移。

现有研究在概念漂移检测方法的质量评估（如准确性或召回率）方面进行了广泛而详细的研究，也有相关综述论文对这些方法进行了全面评估。然而，在性能方面（如运行时间或内存使用），只有少数工作考虑了其方法的运行时间，且缺乏对开发解决方案的性能方面或可扩展性的全面研究。特别是在无监督概念漂移检测方面，目前还没有相关解决方案，也没有从性能角度比较概念漂移检测技术或讨论其可扩展性的综述论文。因此，有必要研究现有概念漂移检测技术（DDT）的性能，以确定其是否能满足物联网中多数据源、大数据集和实时要求的场景。

数据科学中的性能调查

性能分析（PA）是一种考虑应用程序性能方面（如运行时间或内存使用）并深入了解程序行为的方法，有助于开发者分析和发现程序中的瓶颈，从而改进应用程序。目前，数据科学（DS）领域在性能调查工具的支持方面存在不足。