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文檔簡介
1、基于語義Web技術(shù)的上下文感知系統(tǒng)已從實驗室的理論研究和原型系統(tǒng)逐漸轉(zhuǎn)向商業(yè)應(yīng)用。商業(yè)領(lǐng)域中的各種業(yè)務(wù)流程可以看作是由各種獨立的資源(包括設(shè)備、服務(wù)以及人本身在內(nèi))支持的協(xié)作過程。企業(yè)中處于不同職能角色的用戶無時無刻不在利用身邊眾多的資源來輔助業(yè)務(wù)工作,然而即使是經(jīng)驗豐富的資深人員也難以做到充分利用周圍所有可利用資源為自己服務(wù)。這給擁有眾多資源、具有高度復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程的大型企業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。 針對上述問題,本文做了以下工作:
2、 1.通過對日常工作業(yè)務(wù)流程中遇到的具體問題進行總結(jié)并加以抽象,設(shè)計實現(xiàn)了基于上下文感知的智能協(xié)作平臺——Workplace。該平臺可對用戶當(dāng)前的上下文資源進行采集和分析,推理出用戶潛在的業(yè)務(wù)目標(biāo),并將與該目標(biāo)聯(lián)系最緊密的相關(guān)資源和服務(wù)反饋給用戶。 2.提出了一種復(fù)雜度較低的推理算法。通過將OWL本體模型中的類和元素映射成上下文層次樹和上下文拓?fù)鋱D模型,計算個體與個體之間的上下文元素密度和上下文相關(guān)度對當(dāng)前任務(wù)的潛在目標(biāo)
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