基于協(xié)作過濾的上下文預(yù)測的研究.pdf

1、在移動計算技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的推動下，普適計算技術(shù)成為新的研究熱點。收集信息、處理信息和反饋信息是普適計算要做的三件事，其核心是上下文感知計算(Context-aware Computing)。研究上下文感知計算具有重要意義。 本文以上下文感知系統(tǒng)中的上下文預(yù)測為研究對象，目標(biāo)是采用基于本體的分層建模方法對上下文信息進行建模，并在該模型的基礎(chǔ)上采用協(xié)作過濾技術(shù)實施上下文的預(yù)測。本文提出了對協(xié)作過濾技術(shù)的改進，以使其能有效的適應(yīng)于

2、上下文感知計算環(huán)境，這些改進包括包括結(jié)合上下文相似度和用戶子類的劃分的預(yù)測。 論文從對上下文信息的建模方法出發(fā)，闡述了基于本體的建模方法，采用分層的形式對上下文建模。高層模型著重描述上下文所共有的特性，而低層模型則同具體的應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)。同時將時間本體（Time Ontology）結(jié)合進上下文的模型中。 隨后，論文介紹了在上下文感知計算環(huán)境中應(yīng)用協(xié)作過濾技術(shù)所面臨的問題及其解決辦法，接下來提出了針對上下文感知計算的協(xié)作過濾

3、過程。在本體描述的基礎(chǔ)上對上下文進行推導(dǎo)，以得到上下文之間的相似度。同時，采用結(jié)合用戶興趣子類劃分的辦法來解決協(xié)作過濾中的慢啟動問題，以提高在數(shù)據(jù)矩陣稀疏時算法的推薦準(zhǔn)確度。 接下來，設(shè)計實現(xiàn)了基于本文提出方法的原型中間件系統(tǒng)iCaCF。最后，結(jié)合實際項目，在iCaCF的基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了一個以智能導(dǎo)覽為背景的應(yīng)用實例。 本論文的主要成果是： 1.提出了對協(xié)作過濾技術(shù)的改進，以使其能有效的適應(yīng)上下文感知的計算環(huán)境