基于上下文感知的移动计算应用

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基于上下文感知的移动Web服务

基于上下文感知的移动Web服务

关健词 :移动 We b服务 ;上 F 管理 ;个性化 ;上下文本体 文
M o i v b S r i e s d o n e ta r bl e、 e e v c sBa e n Co t x - wa e
S ONG i一 YI Zh o 1 KONG a g , DI Ru , N a . n , 一 i Li n , NG n F 一 Li g , AN o d 。 Ba - e
第 3 卷 第 2 期 4 1
V .4 o1 3






20 年 1 月 08 1
Nov m be 0 8 e r2 0
No2 .j
Co p e m ut rEng ne rng i ei
软件技术与数据库 ・
文 编 : f L3 8 l )— o — 3 文 标 码: 章 号 1)- 2(o2 04 o M _4 2 8 1 2 0 ' 献 识 A
因此 We b搜索、We b服务发现 、We b服务 的组合存在 不确 定 性。如何丰富 We b服务的语义和上下文信息 ,以提高 We b
服务质量,成为研究热点 。
3 移动 We 服务结构 的组件对象序列 b
图2 描述 了一个典型移动 We 应用系统基本对象 的交互 b
过程 。
1 旅游者娱乐系统的需求
3 S h o f mp t , a ti ies y Y na 2 4 0 ) . co l o Co ue Y na Unv ri , a t 6 0 5 r t i
I btat h u o eo m b eWe ev e i t o e i o a o e i s o ay l i d r o r o i nt m ns hn vrad A s c]T ep r s f o i b s i s s o f r n r t n s v e fr n m t e uc m b eis u et w ee e n r p l rc f fm i rc i e s e l r

小度写范文【上下文感知技术―给移动应用加上智能】 上下文感知模板

小度写范文【上下文感知技术―给移动应用加上智能】 上下文感知模板

【上下文感知技术―给移动应用加上智能】上下文感知在传统的移动应用中加入上下文感知(context-aware)技术,能赋予移动应用新的能力,比如,仓库的保管员能迅速找到货架上的物品、客户能找到最合适的销售人员,从而大大提高员工的工作效率。

到目前为止,很多企业在智能手机或者其他移动设备的基础上建立起了自己的移动应用,特别是在仓储和物流行业,这些应用大大提高了员工的生产效率,给企业带来了明显的竞争优势,也证明了员工手头掌握的信息越充分就越可能抓住稍纵即逝的商业机会这一道理。

不过,在一些专业人士看来,大部分已经建立移动应用的企业并没有充分发挥出移动应用的优势。

比如,尽管这些企业把一些关键数据发送到员工的移动设备上,帮助他们实施客户关系管理、指导完成户外的各种服务,但是,如果能给这些员工提供更丰富的信息,特别是与角色有关的信息,他们完全可以发挥更大的作用。

要提供相关的信息,就要用到上下文感知技术(context-aware)。

在一个支持上下文感知的环境中,传感器、RFID标签、智能手机等无线设备能把位置信息、员工状态(如离线、在线、忙等)以及其他信息发送到网络中,而专门的软件会捕获、存储、分析这些数据,然后通过网络把终端设备所需的相关信息(即上下文)发送回来。

“我们可以这么看这里所说的上下文,它就是那些能帮助人们或者系统更快地做出决策的信息。

”Cisco移动解决方案高级经理Chris Thompson介绍说,“上下文感知技术的目的就是尽可能地把各方面的信息提供给应用系统,这些信息与使用该系统的人的角色定位明确相关。

” “上下文感知计算具有非常广的应用前景。

”Gartner分析师William Clark说,到2013年,全球500强中超过半数的公司会应用上下文感知技术。

他预计,其中80%的应用将与移动应用相关。

找出隐藏的物品早期的上下文感知移动项目通常是在无线应用中加上位置信息。

例如,美国佛罗里达州TMH医院(Tallahassee Memorial HealthCare)从2006年年末就开始使用位置服务来跟踪和管理医院资产。

用于移动计算的软构件模型及其实现

用于移动计算的软构件模型及其实现

Ab ta t A o tx—waec mp n n d l( CCM )o bl o p tn n io m e ti e cie . F rtt ec a— src c n e ta r o o e tmo e M frmo i cm uig e vr n n sd s r d is h h r e b
应具备的条件 , 然后提 出了 MC M 模 型及 其描 述 ; 着给 出了 Lnx 台上 的一个具体 实现 , C 接 在 iu 平 并对这一 实现进行 了
性能测试 ; 最后 同 当前相 关工作进行 了对比 , 并指 出了进一 步的研 究方向。 关键词 构件模型 , 动计 算, 移 上下文感知 , 射 , 反 中间件
AL C [] R v r ] Mo i rE] L i o 0等 。这 种 改 IE ” 、 o eE 、 bwae 和 2 mb E_
设计技术还停 留在简单 的基于过程和少数 的基 于对象 的方法
之上 。与之相矛盾 的是 , 人移 动电子产 品更新换代快 , 个 要求 较短 的软件开 发周 期 ; 时 , 人移 动 电子产 品一 般产 量很 同 个 大, 对成本十分敏感 , 了提高产 品竞争 力 , 须控制 好软 件 为 必 的开发和维护费用 。因此 , 移动计算 的软件工程的相对落后 , 严重地制约了移动计算技术 的进一步发展 。 反观桌面 P C领域 , 软件设 计技 术 曾经 同样 遇到 过类 似 的问题 。通过研究人员 多年 的研 究 , 面软 件的设计 技术 得 桌
1 引言
在过去 的十多年 中, 移动计 算的硬 件技术 获得 了快速 的 发展 , 目前最新 的移动设 备 的处理 能 力 已经 接近 GHz的水 平, 存储能力也得 到了很大 的提高 。但 是与之 相对应 的软件

面向云服务的上下文感知自适应移动中间件

面向云服务的上下文感知自适应移动中间件
ef in y a d p r r n e o d pi ea g rt m.At a t wev l ae t e efc ie e so e mi d e a et r u h e p rme ta d smu ai n f ce c n ef ma c a a t lo i i o f v h s , a i t h fe t n s f h d l w r h o g x ei n n i l t . l d v t o Ke wo d y rs Mo i lu o u i g Mid e a e C n e t wae bl co d c mp t e n d lw o tx— r r a
a co d s r is — r n e o tx — w r d pi e mo i d l w r .I d n mi al n s a d a a t t h lu e vc s b n trn h lu e v c e o i td c n e ta a e a a t b l mi d e a e t y a c l f d n d p s o t e co d s r ie y mo i ig t e e v e yi o
关 键 词 中图分类号 移 动 云 计 算 中 间件 T3 P 上 下 文感 知 A
文献标识码
D I 1 . 9 9 j i n 1 0 —8 x 2 1 . 0 0 8 O :0 3 6 / . s . 0 03 6 . 0 2 1 . 2 s
ห้องสมุดไป่ตู้
CLoUD ERVI S CE. ORI ENTED CoNTEXT. AW ARE ADAPTI VE oBI M LE I M DDLEW ARE
Ab t a t sr c I e e t e r .s r mo i e ie u h a P o e lc B ry .ec a eb c me h g l c e s l .T e p e o n n e o n r c n a s ma t bl d vc s s c s i h n s B a k er s t .h v e o ih y a c s i e h r d mi a c f y e b

移动计算中的上下文感知与智能服务研究

移动计算中的上下文感知与智能服务研究

移动计算中的上下文感知与智能服务研究随着移动计算技术的不断发展和普及,人们对于移动设备所提供的个性化、智能化服务的需求也越来越高。

为了满足用户的需求,并提供更好的用户体验,上下文感知和智能服务成为了移动计算领域的研究热点。

上下文感知是指移动设备通过感知用户的环境、行为、位置等信息,来理解用户的需求和上下文背景,从而提供个性化、智能化的服务。

上下文信息可以包括用户的位置、温度、光线、声音等感知到的环境信息,用户的行为模式、社交关系等学习到的用户信息,以及其他与用户和环境相关的数据等。

在移动计算中,上下文感知的关键技术包括传感器、位置识别、行为分析、用户建模等。

传感器可以感知到用户的环境信息,如温度传感器、光线传感器、加速度传感器等。

位置识别可以通过GPS定位、WiFi定位、蓝牙定位等方式获取用户的位置信息。

行为分析可以通过分析用户的移动模式、使用习惯等来推断用户的需求和意图。

用户建模可以通过学习用户的历史行为和喜好,来预测用户的需求和提供个性化的服务。

基于上下文感知的移动智能服务可以是各种形式的,如智能导航、个性化推荐、智能助理等。

智能导航可以根据用户的位置信息和目的地,提供最优的导航路径和交通状况的实时更新。

个性化推荐可以根据用户的兴趣和历史行为,推荐适合用户的新闻、音乐、电影等内容。

智能助理可以根据用户的日程安排、行为习惯等,为用户提供日常生活中的各种便利和帮助。

为了实现上下文感知和智能服务,移动计算中需要一系列的技术支持,包括数据采集、数据分析、上下文推理、智能决策等。

数据采集是指从多种传感器和数据源中采集上下文信息和用户行为数据。

数据分析是指对采集的数据进行分析和挖掘,以提取有用的信息和模式。

上下文推理是指从分析的数据中推理用户的需求和上下文背景,以为后续的智能决策提供依据。

智能决策是指基于推理的结果,为用户提供智能化的服务和建议。

另外,移动计算中还面临着一些挑战和问题。

首先是隐私和安全问题。

移动计算中间件研究

移动计算中间件研究

括服 务发现 、 对断接操作 的支持 、 上下文感知 与自适应技术等 。
() 务 发 现 1 服 服 务是具 有一定功能 、 可被用户 、 程序 或其 他服务所使用的实体 ,
件) 与应用软件之间的一类 软件, 它能使处于应用层的各应用成 分之 间 实现跨 网络 的协 同工作 ( 就是互操作 )这时允许各应用成分之下所 也 , 涉及的异 构的“ 操作 系统 、 通信协议 、 系统结构 、 据库和其 他应用服 数 务” 各不相同。这一定义可 以形象地表示成如 图 1 所示 。
应 用软件 』 f 用软件 应
可以是计算 、 存储 、 与其他用户 的通信 、 软件过滤器 、 硬件设备等。由于 移动用户一般在多个无线 网络 间漫游 ,需要访问不 同的网络所 提供的 服务 , 因此需要服务发现技术来帮助其适时找到所需的服务。服务发现
的体 系 结 构 如 图 2所 示 。
系统资源 的重新配置。因此 , 中间件能够检测到资源的变动 , 要求 重新 对系统 的资源进行 配置 , 以保证程序的执行 。 移动 中间件是这样一类软件 , 它们位于移动网络 、 操作系统和移动 应用软件之间 , 使用操作 系统提供的基本功能和服务 , 通过应用程序接 口为上层的移动应用 系统提供从一般的应用需求 中抽象出来的、移动 网络应用所需要 的更高层的 、 通用 的功能与服务 。由于要使企业级应用 适应移动通信 环境 ,故而可 以把移动中间件看作是传统 中间件市场的 扩展和延伸 。它不但完成传统中间件的功能 , 同时还提供了统一 的上下 文感知接 口、 o 参数调整 以及反射机制来适应移动环境 的特殊需要。 QS
1 引 言 .
随着计算技术和通信技术 的发展 , 不仅桌面计算机 变得非常普遍 , 非P C设备也正在以惊人 的速度 成为市场主流 , 如移动 电话 、 个人数字 助理、 机顶盒 、 汽车电子等 。 特别是 随着移动计算 网络 的发展 , 计算不 只 限于桌面 , 已渗透到人们生活和工作的各个环节。在这样 的环境里 , 它 人们希望能够随时 、 随地 、 明地访 问资源 , 透 最大限度地获取所需要的 服务。然而 , 传统的软件基础架构已不能适 应移 动环境动态性 、 异构性 和开放性 。

基于上下文感知的多模式移动导游系统设计

基于上下文感知的多模式移动导游系统设计
维普资讯
第3 3卷 第 6 期
V 1 3 o. 3
No 6 .





20 07年 3月
M ar h 2 7 c 00
Co p t rEn i e r n m u e gn e i g
・ 开发研究与设计技术 ・
文 编 l o_ 22 7 6 0 l 0 章 号: o _3 8o ). 2 — 2 文 标 码。 o 4 (o o_ 7 _ 处。
模式交互标准 的制定小组 ,其 目的是开发支持手持移动计算 多模式交互 的协 同并发机制 ,它详细描述 了多模 式交互 的框 架结构、输入构件和输 出构件 。我们开发 的基于手持设备 的
智能导游系统原型 ,以它 的框架结构为标准 ,实现 了语 音、
自己的兴趣爱好、所在位置、时间安排、费用限制 ,甚至 当 地的天气状况来定制属于 自己的特 定的旅行路线 。北京大 ’
务, 更重要 的是它提供给游人一种无 时无刻获取资讯 的途径 。
本文致力于开发一套位置感知 的多模 式交互移动导游系统。 移动导游系统原型 ,具有如下特性 :
() 1 系统采用多模式交互方式 ,以提高移动环境 中多模式 交互的 效率 。实验数据 表明 ,使用语音和笔输 入的多模 式交互 方式 ,在易 用性和 交互效率 上具 有明显 的优势 …。因此 ,在 我们的导游系 统原
设计 思想,设计了一个基于上下文感知 的多模 式交互导游 系统 ,以提高系统 的人机 交互性能 。
关奠词 :导游系统 ;多模式交互 ;上下 文感 知
De i n o ul - o e o i i e S s e sg f M tm dl i M b l Gu d y t m e Ba e n Co t x sdo n e t Awa e e s r n s

基于上下文感知的普适计算辅助教学设计与实现

基于上下文感知的普适计算辅助教学设计与实现

殊情况 ,一些具体环节事先不可 能完全被考虑 到,这样一
来 , 学 生 遇 到具 体 细 节 问题 时 就有 可 能 出 错 , 者 需 要 指 在 或
中, 让计算机本身从人们 的视线 中消 失, 使人们注意 的中心 回归到要完成 的任 务本身 。普适 计算环境则是信息空 间与
物 理 空 间 的融 合 , 们 可 以 随 时 随 地 、 明地 获 得 数 字 化 服 人 透 务 。 俗 地 讲就 是 在 人 们 没 有 投 入 特 别 的注 意 力 、 常 自然 通 非 的情 况 下 , 学 习 或 工 作 的现 场 、 需 走 到 计 算 机 前 就 能 获 在 无
as p it u h d a tg s o bq i u o r, on so tte a v n ae u iut sc mpui e h ooy whc s s n e p ̄me tta hn , n e in n f o tn t n lg ih u e i x e g c n e c i a d d g s a g s
c net a r-bs d u iu o s c mp t sitd ta h n x ei n . o tx- wa e a e bq f i u o ui a 8se e c i g e p r g n me t
Ke wo d U i i u o p t g y r : bq t sC m ui u o n
( eko o p t g d stp cm u n )的 发 展 出现 的 新 的 计 算 模 式 , 破 了 i 突 用 户 坐 在 电脑 前 的 限 制 。将 计 算 机 嵌 入 到 环 境 或 日常 工 具
在 传 统 的 计 算 机 辅 助 教 学 环 境 下 , 生 只 能被 动 接 受 , 学 就 某 一 个 具 体 教 学 方 面 而 言 ,教 授 者 可 能 考 虑 问 题 不 够 周 全 , 不 同 的 学 生 在 实 际处 理 问题 的过 程 中可 能 遇 到 一 些 特

浅谈上下文感知技术及其应用

浅谈上下文感知技术及其应用

浅谈上下文感知技术及其应用【摘要】上下文感知是指系统能够有效地利用上下文信息(如用户位置,时间,环境参数,邻近的设备和人员,用户活动等)进行对未来事情的推断。

随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。

本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。

【关键词】上下文感知技术上下文感知技术的应用1 、引言随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。

本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。

例如:当老师或学生进入教室时,可以将资源有限且处理能力低下的移动设备(如手机)的应用程序动态迁移到附近的资源丰富且处理能力强大的静态计算机上。

然而,这种信息的迁移既费时又费力。

因为没有为这些设备提供全局性的控制和协调机制。

上下文是能够用来描述一个实体环境的任何信息,这些信息能够用来描述一个实体确定的一方面。

实体可以是一个人、地点和被认为在用户和应用程序之间交互作用的对象,还包括用户和应用程序本身。

如果一个系统能够使用上下文来适配它的行为到用户的事务,那么这个系统就被认为是上下文感知。

上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。

2 、上下文信息提供技术随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展,计算变得无处不在。

1991年美国的马克•维瑟2博士于提出了普适计算,这种计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间融为一体,支持用户“随时随地”并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。

普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的上下文及其变化,并做出相应的动作。

研究人员把这种能感知用户上下文信息进而调整系统行为的技术称为上下文感知技术。

大家比较公认的第一个上下文感知应用项目是1992年Schilit.B和上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。

移动应用中的智能推荐与个性化搜索技术研究

移动应用中的智能推荐与个性化搜索技术研究

移动应用中的智能推荐与个性化搜索技术研究随着移动应用的普及和发展,智能推荐与个性化搜索技术在移动应用中起着重要的作用。

利用这些技术,移动应用能够根据用户的兴趣、需求和行为习惯,为他们提供更加个性化、准确的推荐和搜索结果,提升用户体验,增强用户黏性。

本文将探讨在移动应用中智能推荐与个性化搜索技术的研究进展和应用。

一、智能推荐技术在移动应用中的研究进展1. 协同过滤算法协同过滤算法是智能推荐系统中常用的算法之一。

该算法基于用户与物品的评分或行为,通过发现用户的兴趣相似度,提供个性化的推荐结果。

在移动应用中,协同过滤算法被广泛应用于音乐、电影、商品等推荐领域。

例如,通过分析用户的历史收听记录,可以为用户推荐与其兴趣相关的音乐。

2. 基于内容过滤算法基于内容过滤算法是另一种常见的推荐算法,它根据物品与用户的属性特征,将物品进行分类,根据用户的历史喜好,为用户推荐相似属性的物品。

在移动应用中,基于内容过滤算法可以根据用户的兴趣标签、浏览历史等信息,为用户推荐符合其兴趣爱好的内容。

3. 混合推荐算法混合推荐算法结合了不同的推荐算法,通过综合考虑多个算法的推荐结果,为用户提供更加准确和个性化的推荐。

在移动应用中,混合推荐算法能够将协同过滤算法和基于内容过滤算法等算法相结合,提供更加多样化的推荐结果,满足用户的多重需求。

二、个性化搜索技术在移动应用中的研究进展1. 上下文感知搜索在移动应用中,用户的搜索行为往往与当前的上下文有关。

上下文包括用户所处的位置、时间、设备类型等信息。

个性化搜索技术可以根据用户当前的上下文信息,为用户提供更加准确和实用的搜索结果。

例如,当用户在某个地点搜索餐厅时,个性化搜索技术可以根据用户当前所处位置,为其推荐附近的餐厅。

2. 用户兴趣建模个性化搜索技术还可以建立用户的兴趣模型,通过分析用户的搜索行为和反馈信息,了解用户的偏好和需求。

基于用户兴趣模型,搜索引擎可以为用户提供更加个性化和准确的搜索结果。

移动协作学习的上下文感知模型研究

移动协作学习的上下文感知模型研究

获取 、 表达 、 优化和推理。基于上下文逻辑给 出了上下文融合的优化算法和决策行动 的贝 叶斯推理算法。通过实例说 明了模 型 的应
关 键 词
上 下 文 逻 辑 上 下 文 感 知 模 型 移 动 协 作 学 习 贝 叶 斯 推 理
Байду номын сангаас
A CoNTEXT. AW ARE ODEL M FoR oBI M LE CoLLABoRATI VE LEARNI NG
Ab t a t s r c I o tx — w r bl e n n n i n n , e r i gs s msc n d tc td n s e r ig b h v o sa d sau n t e ra — n ac n e ta a e mo i la i g e vr me t l an n y t a ee ts e t ’l a n e a ir n t ts i e l e r o e u n h
构, 如图 1所示 。模 型的核心部分 包括 上下文感 知与推理 、 任务
0 引 言
基于无线移动网络和 It nt ne e无缝集成的普适计算为人们提 r
指派 、 智能搜索和知识库特征分析与管理 、 个性化协作学习管理
六个部分 。
. … … … …
上下文感 知与推 理
… … … . 1
w r i h e fcnet w r ( esr t h o g ;ta i,s dnscnb udd t o sreo oea el o dojc i ol wt tehl o o t — a sno) e n l y ht s t et a e gi O bev r pr era w r bet wt d h p xa e c o u e t — l s h

基于上下文感知的移动计算应用

基于上下文感知的移动计算应用

基于上下文感知的移动计算应用摘要:移动计算由最初简单的单一实体计算逐步发展到网络协同计算,而最新的发展方向则是可以对环境自适应的智能感知计算。

从上下文感知的角度研究了移动计算的基本方法,并通过近似选择、语境自动重构、语境信息和命令以及上下文触发动作对基于上下文感知的移动计算进行了结构建模和运行仿真,从而形成了较为完善的智能移动计算结构。

关键词:上下文感知;移动计算;近似选择;重构;上下文触发0 引言移动计算不会发生在单一的地点、单一的上下文中,而是跨越了众多的情境和地点,包括办公室、会议室、家里、机场、宾馆、教室、商场、公共汽车等。

用户可以通过无线便携机访问计算资源,并通过固定设备和计算机连接到本地网络。

这种新兴计算模式的一个重要方面就是不断变化的执行环境。

任务处理器、用户输入输出设备、网络容量、网络连接以及成本都会随时间和地点的改变而改变。

1 上下文感知计算移动分布式计算的关键就是要利用不断改变的环境信息。

而这些改变的环境要有能够在运行中感知上下文信息的新的应用类。

上下文感知软件根据位置来适应用户需求以及随着时间的推移发生变化的事情。

一个具有以上能力的系统能够检查计算环境并且对环境的改变做出反应。

上下文3个重要的方面是:你在哪里,你和谁在一起以及关联的原因。

上下文涉及的不仅仅是用户的位置,因为其他相关因素也是移动的、不断改变的。

上下文包括照明、噪声水平、网络连接、通信费用、通信带宽甚至是社会状况。

我们正在研究使用PARCTAB,它利用红外线蜂窝网络进行通讯。

Tab充当图形终端,大多数应用程序运行在远程主机。

1.1 近似选择近似选择是一种用户接口技术,强调临近的目标物体或使定位目标更容易被选择。

一般来说,近似选择涉及两个变量:“轨迹”和“选择”。

用户界面自动默认轨迹到用户的当前位置。

至少有3类定位目标选择使用这种技术。

第1类就是需要协同定位使用的计算机输入输出设备。

第2类是与你发生相互作用对象的集合。

浅谈上下文感知技术及其应用

浅谈上下文感知技术及其应用

浅谈上下文感知技术及其应用【摘要】上下文感知是指系统能够有效地利用上下文信息(如用户位置,时间,环境参数,邻近的设备和人员,用户活动等)进行对未来事情的推断。

随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。

本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。

【关键词】上下文感知技术上下文感知技术的应用1 、引言随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。

本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。

例如:当老师或学生进入教室时,可以将资源有限且处理能力低下的移动设备(如手机)的应用程序动态迁移到附近的资源丰富且处理能力强大的静态计算机上。

然而,这种信息的迁移既费时又费力。

因为没有为这些设备提供全局性的控制和协调机制。

上下文是能够用来描述一个实体环境的任何信息,这些信息能够用来描述一个实体确定的一方面。

实体可以是一个人、地点和被认为在用户和应用程序之间交互作用的对象,还包括用户和应用程序本身。

如果一个系统能够使用上下文来适配它的行为到用户的事务,那么这个系统就被认为是上下文感知。

上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。

2 、上下文信息提供技术随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展,计算变得无处不在。

1991年美国的马克•维瑟2博士于提出了普适计算,这种计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间融为一体,支持用户“随时随地”并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。

普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的上下文及其变化,并做出相应的动作。

研究人员把这种能感知用户上下文信息进而调整系统行为的技术称为上下文感知技术。

大家比较公认的第一个上下文感知应用项目是1992年Schilit.B和上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。

上下文感知业务在移动网络中的应用

上下文感知业务在移动网络中的应用

2006年9月第11卷第5期西 安 邮 电 学 院 学 报JOU RNA L OF XI .AN U NI VERSIT Y O F POST AN D T ELECOM M U N ICAT IO NS Sep 12006Vol 111N o 15收稿日期:2006-02-19作者简介:孙克勇(1982-),男,江苏大丰人,南京邮电大学通信工程系硕士研究生。

孟旭东(1959-),男,浙江诸暨人,南京邮电大学通信工程系高级工程师。

上下文感知业务在移动网络中的应用孙克勇,孟旭东(南京邮电大学通信工程系,江苏南京 210003)摘要:随着移动计算和网络的技术的快速发展,通信业务也随着这些变化而改变。

当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。

和人类相比IT 设备不能很方便的使用上下文信息来交互作用。

一个业务能够上下文感知,那么它就必须能够透明的适配它们的行为到用户的上下文。

在移动网络中,上下文感知业务的应用存在着许多的挑战,在这篇文章中,笔者提出了一种框架概念配置在移动网络中的上下文感知业务的应用。

还描述了一个上下文感知消息业务(Contex t-Aware M essag ing Service,CAM S)说明这个框架。

关键词:上下文;移动网络;上下文感知;上下文感知消息业务中图分类号:T N 915 文献标识码:A 文章编号:1007-3264(2006)05-0023-051 介绍当今,随着移动计算技术和网络技术的快速发展,通信业务也正随着这些变化而改变。

移动计算设备在人们的日常生活中变得越来越普遍。

这些设备可以是像移动电话,PDA 和笔记本电脑那样的特征。

这些设备有像桌面电脑那样的处理能力,并且含有许多像红外线和Wi-Fi 这样的通信接口。

这就使得这些设备有适配业务变化的能力。

上下文(Context)是能够用来描述一个实体环境的任何信息,这些信息能够用来描述一个实体确定的一方面。

基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

o nzn ci i n r a e y 2 c m p r d wih t e c n e ta r x e in e sm p ig t o g iig a tvt i ice s d b 5 ys o a e t h o t x — wa e e p re c a l o l n
张庆 生 ,齐 勇 ,侯 迪 ,赵季 中
( 西安交通大学电子与信 - 学院 , 1 0 9 gq程 7 0 4 ,西安)
摘要:为了推理移动用户在智能空间的活动 , 出了 于隐马尔科 夫模型的上 下文感知活动计算. 提 基 首先按照上下文的定义, 采用元组方法表 示移动用户和智能空间, 然后根据活动理论基本构成元素 和 面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状 态变化 , 最后 引用隐马 尔科 夫模型建立起 用 户活动与智能空间状 态变化之 间的联 系, 从而实现活动计算. 该模型可以完整地描述活动分解为动
中图分类号 :T 3 1 文献标识码 ;A 文章编号 : 239 7 (0 60—3 8 4 P9 0 5—8 X 2 0 )40 9— 0 Co t x - n e tAwa eAc iiy r tv t p tn s d o d e a k v M o e u i g Ba e n Hi d n M r o d l
a d t es aec a g so ma ts a ewe et e e c ie n tr so h lme t n h rn i n h tt h n e fs r p c r h nd s rb d i e m ft eee n sa d t ep i c—
i ra ig d wn a to s I lo lb l s ra t iy d t y u ig a to h i fa c iiy t b e kn o cin . tas a es u e ci t aa b sn cin c an o n a tvt y v wi o tt e u e ’ a tcp to . Th x e i n a e ut h w h tt ea e a ea c r c n rc t u h s r Sp rii ain h ee p rme t l s lss o t a h v r g c u a y i e — r

上下文感知论文:上下文感知计算及其在智能交通中的应用

上下文感知论文:上下文感知计算及其在智能交通中的应用

上下文感知论文:上下文感知计算及其在智能交通中的应用【中文摘要】普适计算的概念被提出之后,使得上下文感知计算能够成为一种独立的计算模式。

在普适计算的环境下,物理空间和信息空间成为了相互融合的。

上下文感知计算是以传感器采集数据为手段,因此对物理空间的状态的判断也就是对上下文进行感知,然后将采集到的上下文信息进行建模和形式化,使这些数据信息能够进一步为上层应用提供服务。

智能交通作为普适计算的应用领域之一,已经受到越来越多的研究者关注,导航系统是构建智能交通的一个重要组成部分,本文就是在此基础上展开了研究。

本文在智能交通的导航系统上添加上下文感知模块,新加模块的主要功能是通过物理传感器搜集交通道路以及周边环境的数据信息,将这些数据信息进行整合和形式化,对获得的上下文采用本体建模的方法,然后对上下文信息进行整理得到计算最短路径Dijkstra算法中的优化后的权值,使得计算结果能够为用户出行提供准确的、实时的、有效的服务,更好的指导用户出行,使得导航系统更加智能化和人性化。

【英文摘要】With the continuous development of the times, the hardware and software for road traffic building facilities have been gradually improved, and because of the types of transport become more and more, urban transport development faces enormous challenges, economic and social tool for people to use increased frequency of travel, also increases the rangeof travel, transportation, and transportation to people with to facilitate it also brings the corresponding problems, traffic jams are also highlighted apparen...【关键词】上下文感知本体模型智能交通 Dijkstra算法【英文关键词】Context-aware Ontology Model Intelligent Transportation Dijkstra Algorithm【目录】上下文感知计算及其在智能交通中的应用提要4-5摘要5-6Abstract6-7第1章绪论10-15 1.1 研究背景与意义10-11 1.2 国内外研究现状11-13 1.3 本文的研究内容13 1.4 本文的结构13-15第2章上下文感知计算综述15-32 2.1 上下文感知的定义及分类15-18 2.2 上下文感知计算的若干问题18-19 2.3 上下文信息建模19-31 2.3.1 上下文建模方法20-29 2.3.2 上下文模型评价29-31 2.4 本章小结31-32第3章智能交通中的上下文模型32-41 3.1 面向智能交通的上下文建模32-37 3.1.1 建立本体核心类33-36 3.1.2 本体类属性的确定36 3.1.3 智能交通本体模型36-37 3.2 智能交通本体模型形式化37-40 3.3 本章小结40-41第4章智能交通中的最优路径41-46 4.1 最优路径的选择41-42 4.2 普适环境中的最优路径42-45 4.2.1 确定影响算法权值的因素42-44 4.2.3 带上下文感知的最优路径算法44-45 4.3本章小结45-46第5章上下文感知在智能交通中的应用46-59 5.1 智能交通体系结构46-48 5.2 智能交通中上下文感知模块48-50 5.2.1 上下文感知模块的部署48-49 5.2.2 上下文感知模块体系结构49-50 5.3 智能交通导航在MATLAB中仿真50-58 5.3.1 地图选取和图形化50-52 5.3.2 用Matlab仿真最优路径52-58 5.4 本章小结58-59第6章总结与展望59-60 6.1 全文工作总结59 6.2 展望59-60参考文献60-64作者简介及在学期间所取得的科研成果64-65致谢65。

移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐研究

移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐研究

移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐研究随着移动计算技术的快速发展,人们对于移动设备的需求也越来越高。

如何根据用户的上下文信息提供个性化的服务推荐已经成为了移动计算环境中的一个重要研究领域。

本文将探讨在移动计算环境中的上下文感知与智能服务推荐的研究现状和发展趋势。

上下文感知是指在移动计算环境中,通过收集和分析用户的位置、时间、设备状态等多种信息,理解用户当前所处的上下文环境。

上下文感知可以帮助系统更好地理解用户的需求,并根据用户的上下文环境提供个性化的服务。

比如根据用户的位置信息,推荐附近的餐厅、购物中心等;根据用户的设备状态,提供适合当前设备的应用程序和服务等。

在上下文感知的基础上,智能服务推荐使用机器学习和数据挖掘等技术,通过分析用户的历史数据和行为模式,预测用户的兴趣和需求,并给出相应的推荐结果。

智能服务推荐能够大大提高用户的体验,并帮助用户快速找到自己所需的服务。

为了研究上下文感知与智能服务推荐,学者们提出了许多有效的方法和算法。

例如,利用协同过滤算法可以分析用户的历史数据,找到相似用户并根据其行为来推荐服务;利用深度学习算法可以对用户的行为模式进行建模,并利用模型来做出精确的推荐。

同时,还有一些研究利用社交网络和用户关系网络等信息,对用户的兴趣和影响力进行分析,从而做出更加准确的推荐。

然而,在移动计算环境中,上下文感知与智能服务推荐还面临一些挑战。

首先是数据的稀疏性和噪声问题。

在移动计算环境中,由于用户的行为和上下文信息变化快速,数据的稀疏性和噪声问题成为了智能服务推荐的一个难题。

其次是隐私和安全问题。

为了进行上下文感知和智能服务推荐,需要收集大量的用户数据,涉及到用户的隐私和安全问题。

如何保护用户的隐私和数据安全,成为了研究者们需要解决的一个重要问题。

为了应对上述挑战,研究者们正在不断探索新的方法和技术。

一方面,可以利用多源数据相结合的方法来提升上下文感知的准确性和鲁棒性。

比如结合传感器数据、社交网络数据和用户行为数据等,建立更加全面的上下文模型。

环境作文之移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型

环境作文之移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型

移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型摘要:由于移动环境中的用户偏好通常会随着位置的变化而发生改变,传统的协同推荐模型在推荐质量的准确率方面往往较低。

为了解决这种问题,该文考虑移动环境中上下文因素,提出了将下上文信息融入到协同推荐模型中,提出将上下文预过滤与上下文建模进行结合,构建了一种面向移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型。

实验及分析表明,本文提出的协同推荐模型,在改善推荐质量方面具有较好的表现,能够较好的提高推荐的准确性。

关键词:移动环境;上下文;协同推荐;模型中图分类号:tp391 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2016)09-0020-03在当前移动互联网飞速发展的时代,以智能手机为代表的移动终端产品正进入千家万户。

目前,它已成为人们获取信息的重要工具和设备。

然而,由于移动终端产品的自身特性和移动环境的多变性,用户获取信息的能力受到了影响和限制[1-2]。

如何帮助移动用户发现或获取有用信息就显得非常重要。

然而,传统的推荐模型或系统,主要针对固定环境下的用户进行推荐,较少考虑移动环境下影响用户的上下文因素,因而不适用对移动环境下进行服务推荐。

本文在现有的上下文推荐系统和移动推荐系统的研究基础上,将上下文预过滤与上下文建模进行结合,针对移动用户提出一种面向移动环境上下文感知的协同过滤推荐模型。

1 相关工作1.1 协同过滤推荐用户对项目的评价来推测目标用户对为评分项目的偏好,最后向目标用户做出推荐。

目前,常见的协同过滤推荐模型有:grundy系统、phoaks系统和ringo系统等。

1.2 上下文感知的协同推荐上下文(context)作为一个复杂概念,至今还有一个公认的定义。

一些学者,将上下文定义为:用于描述实体环境状态的特性信息。

同样,上下文感知推荐中的“上下文”也没有统一定义[4],通常是在结合实际的应用场景以及用户需求中,完成对其进行合适定义和建模。

比如,在餐饮推荐场景中,上下文信息可能包括:时间、地点和环境等。

基于语义Web技术的上下文感知的智能移动服务

基于语义Web技术的上下文感知的智能移动服务

基于语义Web技术的上下文感知的智能移动服务
邹文科;孟祥武
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2006(033)009
【摘要】语义Web技术应用于上下文感知的智能移动服务,通过构建上下文信息本体,使得移动服务的实体之间可以进行上下文信息共享和语义互操作,并进行上下文信息推理,实现智能服务.本文首先介绍了语义Web及本体技术,其次阐述了语义Web技术应用于上下文感知的移动服务,然后详细分析了智能移动服务中的上下文信息本体构建,包括通用的上下文信息本体、用户概况本体、情境本体以及服务本体等,接着介绍了相关的研究项目,最后进行展望和总结.
【总页数】4页(P30-33)
【作者】邹文科;孟祥武
【作者单位】北京邮电大学计算机科学与技术学院,北京,100876;智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.语义空间系统:语义Web技术的新应用--基于语义整合Web资源与服务 [J], 杨晓航;张晓林
2.基于语义WEB技术的电网运行数据智能检索系统的研究与实现 [J], 阎博;舒力;
王东升;白静洁;郭子明;徐家慧
3.基于上下文感知的移动Web服务 [J], 宋蕊;殷兆麟;孔亮;丁铃;范宝德
4.基于语义Web技术的上下文感知系统架构 [J], 战照鹏;付长龙;姚全珠
5.任务计算中基于语义Web的上下文感知服务选择 [J], 黄润才;庄怡雯;周集良;曹奇英
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基于上下文感知的移动计算应用李玲玲,高 新(安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001)摘 要:移动计算由最初简单的单一实体计算逐步发展到网络协同计算,而最新的发展方向则是可以对环境自适应的智能感知计算。

从上下文感知的角度研究了移动计算的基本方法,并通过近似选择、语境自动重构、语境信息和命令以及上下文触发动作对基于上下文感知的移动计算进行了结构建模和运行仿真,从而形成了较为完善的智能移动计算结构。

关键词:上下文感知;移动计算;近似选择;重构;上下文触发中图分类号:T P301 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2011)06-0017-02作者简介:李玲玲(1984-),女,安徽合肥人,安徽理工大学计算机科学与工程学院硕士研究生,研究方向为网络技术;高新(1986-),男,安徽淮南人,安徽理工大学计算机科学与工程学院硕士研究生,研究方向为网络技术。

0 引言移动计算不会发生在单一的地点、单一的上下文中,而是跨越了众多的情境和地点,包括办公室、会议室、家里、机场、宾馆、教室、商场、公共汽车等。

用户可以通过无线便携机访问计算资源,并通过固定设备和计算机连接到本地网络。

这种新兴计算模式的一个重要方面就是不断变化的执行环境。

任务处理器、用户输入输出设备、网络容量、网络连接以及成本都会随时间和地点的改变而改变。

1 上下文感知计算移动分布式计算的关键就是要利用不断改变的环境信息。

而这些改变的环境要有能够在运行中感知上下文信息的新的应用类。

上下文感知软件根据位置来适应用户需求以及随着时间的推移发生变化的事情。

一个具有以上能力的系统能够检查计算环境并且对环境的改变做出反应。

上下文3个重要的方面是:你在哪里,你和谁在一起以及关联的原因。

上下文涉及的不仅仅是用户的位置,因为其他相关因素也是移动的、不断改变的。

上下文包括照明、噪声水平、网络连接、通信费用、通信带宽甚至是社会状况。

我们正在研究使用PA RCT AB,它利用红外线蜂窝网络进行通讯。

T ab 充当图形终端,大多数应用程序运行在远程主机。

1.1 近似选择近似选择是一种用户接口技术,强调临近的目标物体或使定位目标更容易被选择。

一般来说,近似选择涉及两个变量:/轨迹0和/选择0。

用户界面自动默认轨迹到用户的当前位置。

至少有3类定位目标选择使用这种技术。

第1类就是需要协同定位使用的计算机输入输出设备。

第2类是与你发生相互作用对象的集合。

第3类是地点的集合。

位置信息可用于权衡附近打印机的选择。

打印中近似选择所需要的3个方面:打印机的名称、打印机的地点以及与用户的距离。

接口涉及的问题是如何浏览这个包含更多地点信息的对话框。

比如说,浏览是应该按照名称的字母顺序还是应该按位置排序。

表1表示的是(a)按名称的字母顺序排列;(b)近似排序;(c)按照附近强调的打印机字母顺序排序;(d)按照近似选择的字母顺序。

表1 UI Techniqu es for Proximate SelectionNam e Room Distance caps 35-2200200ft claudia 35-210830ft perfector 35-230120ft snoball35-2103100ft(a)Distan ce Name Room 20ft perfector 35-230130ft claudia 35-2108100ft sn ob all 35-2103200ftcaps 35-2200(b)Nam e Room Distance caps 35-2200200ft claudia 35-210830ft perfector 35-230120ft snoball35-2103100ft(c)Distan ce Name Room caps 35-2200200ft claudia 35-210830ft perfector 35-230120ft s noball35-2103100ft (d)1.2 语境自动重构重构就是添加新的组件移除已存在组件的过程,或者改变组件之间的联系。

如何利用上下文才能够带来不同的系统配置以及如何适应这些配置是上下文感知系统的研究重点。

我们为PA RCT A B 写了一个多用户绘图程序,它为每一个房间提供一个工作空间,一种虚拟的白板。

走进房间就会引起移动主机和房间的虚拟白板之间自动绑定。

这样在同一间房间的人可以轻松协作使用虚拟白板。

移动到不同的房间会产生不同的绘图表面。

1.3 语境信息和命令人们所处的环境往往可以预测他们的行动。

语境信息查询能够根据上下文发生的背景产生不同的结果。

同样,上下文可以参数化/语境命令0。

例如,打印命令可能在默认情况下到最近的打印机打印。

位置浏览器是一个PA RCT AB 应用程序,被视为基于位置的文件系统。

目录用位置、包含文件、程序和连接来命名。

当从一个房间移动到另一个房间,浏览器会改变显示的目录以匹配观察者的位置。

比如,在办公室我们看到负责人手指的计划和日历文件。

在实验室的公共区域,我们看到研究小组的总体描述。

当接近厨房,我们能看到煮咖啡和寻找提供的目录。

地点目录是可写的所以小组中的任何一个人都可以向目录中添加自定义的信息。

一名研究人员可能留下一个电子便条给她的同事,告诉他们她打算什么时候回到办公室。

1.4 上下文触发动作上下文触发动作是简单的if-t hen 规则,用于说明上下文感知系统应该如何去适应。

上下文感知软件的类别同语境信息命令是相似的,但是,上下文触发动作命令是根据先前指定的规则自动调用的。

我们试验了两个上下文触发动作的应用:基于/看门狗0的主动标记和基于/语境提示0的t ab 。

看门狗程序监视标记活动,并执行任意U nix shell 命令。

在启动程序的时候会读取用户配置文件,该文件包含事件标记和动作标记的描述。

2 结束语上下文感知是计算机服务质量和服务速度的关键因素。

本文从上下文感知的角度研究了移动计算的基本方法,并通从近似选择、语境自动重构、语境信息和命令以及上下文触发动等技术方法成功实现了移动计算设备的设计和应用,从而达到了智能移动运算的设计要求。

参考文献:[1] 徐光佑,史元春,谢伟凯.普适计算[J].计算机学报,2003(9).[2] 陈硕,安常青,李学农.分布式人侵检测系统及其认知能力[J].软件学报,2001(2).[3] 崔莉,鞠海玲,苗勇,等.无线传感器网络研究进展[J].计算机研究与发展.2005(1).[4] KINDBERG T ,FOX A.S ystem softw ar e for ub iq u itou s computing[J].IEEE Pervasive Comp uting,2002(1).[5] GEORGE CALH OU N.Digital Cellular Radio [M ].A rtech HouseInc,1988.[6] OLIVER JONES.Introduction to the X Win dow S ystem [M ].Pren -tice H all,1989.[7] SAT YANARAYANAN M.Pervasive computin g:vision an d cha-llenges[J].IE EE Personal Communications,2001(4).[8] KINDBERG T,FOX A.S ystem softw are for ubiquitous compu -ting[J].IEEE Pervasive Compu tin g,2002(1).(责任编辑:周晓辉)Mobile Computing Applications Based on Context -AwareAbstract:M obile computing from the initial simple ent it y computing development to the net work collaborat ive comput ing,and t he latest development direct ion is the environment adaptive Int elliSense comput ing.T his paper from the angle of con -text awareness studied t he basic methods of mobile computing,and st ructure modeling and simulat ion run for t he Contex t -A ware M obile Computing t hrough the proximat e selection,automat ic cont ext ual reconfigurat ion,cont extual inf ormat ion and commands,and cont ext -triggered act ions.T hus form the relatively perfect the st ructure of intelligent mobile compu -ting.Key Words:Context -Aware;M obile Comput ing;Proximat e Select ion;Reconfigurat ion;Cont ext -T riggered#18#软件导刊 2011年。

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