環(huán)繞智能系統(tǒng)中個性化服務技術研究.pdf

1、環(huán)繞智能(AmI)是普適計算思想的發(fā)展，實現(xiàn)信息空間與物理空間的融合，以隨時隨地提供計算服務，而無需牽扯用戶更多精力；同時更加強調(diào)智能交互和個性化。個性化技術使AmI能夠主動、自適應的根據(jù)用戶個性特征進行服務，改變原有的標準化服務模式——“One Size Fits Al1”，真正解決AmI環(huán)境中“服務過載”問題，最大程度上滿足用戶需求，增強用戶體驗，為構建未來信息社會提供技術支撐。
　　 個性化技術已經(jīng)在搜索引擎、電子商務、數(shù)

2、字圖書館等領域進行了大量的研究與應用，但已有個性化技術難以適合AmI環(huán)境。AmI中用戶需求因人而異、Context豐富多變，服務眾多異構。在由用戶、Context、服務構成的高維空間（AmI-Space）中選擇滿足用戶個性化需求的服務系統(tǒng)是極其復雜的。目前，國內(nèi)外對AmI中個性化服務技術（AmI-PS）研究仍處于初始階段，缺乏用以指導AmI-PS建設的通用架構及相關技術。
　　 本文根據(jù)AmI的特點及其它領域個性化服務研究現(xiàn)狀，

3、確定了以下研究內(nèi)容：
　　 (1)從總體上研究AmI-PS的服務模式和系統(tǒng)架構，對共性功能進行抽象，形成對AmI-PS整體認識，并進行系統(tǒng)的功能劃分，用以指導AmI-PS的實現(xiàn)；
　　 (3)研究個性化服務的推理過程，如何在高維的AmI-Space中尋找最優(yōu)的服務，以滿足用戶個性需求；
　　 (4)AmI環(huán)境中用戶個性、Context、服務是動態(tài)變化的，為了獲得及時準確的服務，需要深入研究AmI-PS的自適應學習

4、能力；
　　 (5)位置信息對于AmI-PS非常重要，現(xiàn)有方法無法滿足AmI-PS的定位需求，研究適應AmI特點的定位方法具有重要意義。
　　 本文首先對推薦技術、Context-Aware技術、知識表示、Web服務、移動代理、無線定位等AmI-PS相關支撐技術進行綜合性研究，為進一步理解和設計系統(tǒng)奠定基礎。隨后，通過對以上幾方面內(nèi)容的深入研究，解決了AmI-PS中的若干關鍵問題，取得一定研究成果，主要的貢獻與創(chuàng)新如下：

5、
　　 (1)基于自然服務過程，提出分布式推理的個性化服務模式。該模式將個性化過程分為個性化需求推理、需求滿足推理、個性化服務參數(shù)推理三部分，充分體現(xiàn)個性特征，合理利用計算資源，具有移動性好、健壯性高、可擴展、隱私保護的特點；根據(jù)該服務模式對系統(tǒng)共性功能進行抽象和劃分，設計出通用的系統(tǒng)框架結構和層次體系結構，描述系統(tǒng)的整體運行機制和模塊內(nèi)部的工作流程，降低系統(tǒng)實現(xiàn)的復雜度，對進一步深入研究各種關鍵技術起重要的指導作用。
　

6、　 (2)利用OWL本體語言構建了實現(xiàn)AmI知識通用共享的頂層本體和領域本體，提出利用需求本體建立用戶和服務之間的橋梁；提出了AmI-HPM層次個性化建模方法，依此構建受多因素影響的個性化需求模型、個性化需求滿足模型和個性化服務參數(shù)模型。
　　 (3)設計了用戶可滿足個性化需求推理過程，提出了融合最短路徑算法和需求滿足度的服務規(guī)劃理論。用戶可滿足個性化需求推理方法實現(xiàn)了基于層次個性化模型的推理算法，同時能夠完成確定性推理與非確

7、定性推理。服務規(guī)劃理論首先利用服務需求本體和服務依賴擴展形成服務規(guī)劃圖，再根據(jù)由需求匹配度和QoS組成個性需求滿足模型計算服務所代表路徑的長度，最后利用最短路徑算法求得最優(yōu)服務路徑。
　　 (4)提出了基于成對比較和人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的PC-ANN個性化模型權重學習算法。利用用戶直觀簡便的成對分析的方法快速構建模型權重，克服ANN長時間的監(jiān)督式訓練過程；又能夠根據(jù)用戶反饋差異，進行快速適應用戶個性特征的變化；同時提出了用戶習慣、

8、偏好、興趣等經(jīng)典單因素評價函數(shù)的學習算法。
　　 (5)提出了AmI-MHCL多跳協(xié)作定位算法和LSEAO最小二乘法誤差分析優(yōu)化算法。AmI-MHCL利用多跳錨點協(xié)作定位，能有效提高低密度錨點時的定位率，特別是針對網(wǎng)絡邊緣的節(jié)點定位；LSEAO利用最小二乘法的誤差分析，在計算位置同時還給出定位誤差范圍，以誤差為依據(jù)對定位錨點進行最優(yōu)化選擇，大大降低誤差傳遞的影響，顯著提高定位精度。解決了AmI-PS中眾多實體需要低成本、低能耗、

9、Indoor高精度定位，滿足了服務過濾，沖突檢測，Context推理，個性化推理需要。
　　 (6)以家庭為物理空間搭建了AmI-PS原型系統(tǒng)-AmI-H。首先，利用本文所提理論與方法實現(xiàn)了原型系統(tǒng)，提供具有代表性的溫度控制和個性化TV推薦服務，充分體現(xiàn)用戶個性特征。由此驗證了所提理論的正確性和有效性，同時為其它AmI-PS系統(tǒng)的開發(fā)提供了參考。
　　 本文針對AmI的特點首先進行總體研究形成對AmI-PS的整體規(guī)劃，然