Cathal Gurrin：爱尔兰都柏林城市大学计算机学院的副教授， Insight Centre for Data Analytics的负责人之一，长期致力于采用可穿戴的传感器和数据分析技术研发各种计算机支持技术。Alan F. Smeaton：爱尔兰都柏林城市大学的教授，IEEE Fellow，爱尔兰皇家科学院院士，Insight Centre for Data Analytics主任，目前任ACM SIGMM的主席。Alan F. Smeaton已经发表超过600篇学术论文, 并被引用超过13,800次，H -index指数高达 58。他也是爱尔兰皇家科学院在工程科学领域的金奖获得者（2015年）。Aiden R. Doherty：牛津大学的博士后研究员，由于对健康传感器数据分析的突出贡献，他在2015年获得了Marie Sklodowska-Curie Actions COFUND Award的奖励。
王鹏于2008年至2011年受国家留学基金委资助在爱尔兰都柏林城市大学CLARITY传感器网络研究中心公派攻读博士学位，研究方向为基于可穿戴视觉设备的日常行为识别和语义分析。2010年，王鹏访问了爱尔兰高威的DERI语义网中心。博士毕业回国后继续从事可穿戴计算方面的研究，并于2014年至2016年在清华大学计算机系进行博士后研究。王鹏已经在高水平学术期刊和会议上发表论文20余篇，获得省部级科技进步奖多项。目前，王鹏的研究方向为用户行为分析、可穿戴媒体的语义挖掘。
生活记录（Lifelogging）代表了一种崭新的现象，即人们能够以不同的细节程度对他们的日常生活进行数字化的记录，从而达到各种各样的应用目的。在某种程度上，我们也可以将生活记录理解为对人类生活行为无所不包的黑盒子，它为我们提供了进行生活挖掘和知识推理的无限可能。如同所有新兴技术都有早期的采纳者一样，一些生活记录的使用者（Lifelogger，简称生活记录者）竭尽所能地记录更多的生活片段，并将它们存储到生活记录这一黑盒子当中。同样，也有很多的使用者不希望存储如此精细粒度的生活记录。这些早期的采纳者们以及他们所开发出来的配套技术往往对生活记录有着更广泛的诉求，例如，有人希望针对特定的应用获得某种缩小版的生活记录，有人则需要持续多年的全量生活行为记录。
生活记录同样有助于基于内容的信息检索、行为上下文检索、浏览、查询、链接、摘要生成，以及用户交互等多方面的研究。然而，进行生活记录的传感器产生的多模态信息受传感器校准或失效等因素的影响往往具有高噪声、易出错和连续性中断的特点。因此，在对这些信息流进行管理、分析、索引和内容访问过程中面临着诸多的挑战。生活记录之所以能够提供更多前所未有的应用机会，是因为通过这种方式记录的内容黑盒子是我们日常生活的一个集合，通过这个集合可以获得丰富的上下文信息，而这些信息是发现新的有用信息的阿喀琉斯之踵（AchillesHeel）。如果我们知道用户的详细上下文（Context），例如用户是谁、他或她在哪里及最近去过哪里、现在在做什么或已经从事了什么活动、和谁在一起等，我们就有可能对这些上下文信息进行综合，以开发出更加有效的信息获取工具。关于更多上下文信息检索的细节，读者可以参阅信息检索基础和趋势系列（Foundations and Trends in Information Retrieval，FnTIR）的《上下文信息检索》一书（Contextual Information Retrieval，Melucci，2012）。迄今为止，这些由生活记录提供的有价值的上下文信息在信息检索领域仍然缺乏广泛和深入的研究。
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