上下文感知.doc

历史:普适计算(puting)成为继主机计算、桌面计算之后的一种新的计算模式,最早起源于1988年XeroxPARC实验室计划,由MarkWeiser首先提出普适计算的概念。而最早由Schilit在1994年提出来的上下文感知(Context—aware)是普适计算的核心技术之一。普适计算:又称普存计算、普及计算(puting)这一概念强调和环境融为一体的计算,而计算机本身则从人们的视线里消失。在普适计算的模式下,人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。上下文感知:在普适计算的环境中,人和计算机不断的进行着透明性的交互,,在这个交互过程中,普适系统获取与用户需求相关的上下文信息来确认为用户提供什么样的服务,这就是上下文感知,它是普适计算的重要技术,其主要涉及的问题包括:上下文信息的获取,上下文信息的融合和上下文信息的处理。上下文的信息主要分为4类:1)计算上下文,主要是指信息空间的网络状态,如网络的可用性、网络带宽、通信开销、显示器等资源。2)用户上下文,主要指当前服务对象的信息,包括用户的个性、位置、社会关系等。3)物理上下文,主要是指基本的物理环境信息,包括光线的明暗、噪声大小、气候、温度等。4)历史上下文,是指以前的上下文信息,由于历史的上下文信息往往对用户的兴趣爱好的推断等推理上具有参考价值。上下文感知的推理方法:分为三大类:基于规则的推理方法:是指把相关领域的专家知识形式化的描述出来,形成系统规则。这些规则表示着该领域的一些问题与这些问题相应的答案,可以利用它们来模仿专家在求解中的关联推理能力。将已有的事实同预定义的规则进行匹配而产生新的知识。该方法具有明显直观,推理清楚,有效的表达启示式知识,模块性强等优点,可有效的解决上下文推理方法中的推理能力差和不确定性,它利用预定义的规则来推荐内容,一个规则的本质是一个If-Then语句,根据预定义的前提条件得出相应的动作和结论,其自然性也给出领域专家和工程师间相互协作提供了方便。基于本体的推理方法:本体的目标是获取,描述和表示相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的术语,并从不同层次的形式化模型上给出这些术语和术语间相互关系的明确定义。计算机根据本体描述文件理解本体的含义和层次间关系并建立相关的推理规则对其进行推理,这就实现了基于本体论的推理引擎,目前比较流行的有class/slot,RDF,OWL基于概率统计的推理方法:某些情况下很难获得充分的上下文信息或者知识不完备,这个时候基于知识的推理就意义不大了。著名的贝叶斯网络推理算法就是这类推理,其实这种推理不仅仅使用在上下文推理中,在其他的应用中也广泛的出现,比如将贝叶斯算法在拦截垃圾邮件应用上就取得较为显著的效果,当然此类推理也需要一些前提条件,如需要一些先验的知识作为推导的基础。本体的定义:本体本是一个哲学术语,在计算机领域有学着给出定义“描述构成特定领域词汇的术语和基本关系,及利用这些术语和基本关系构成的约束这些词汇外延规则的概念”本体的描述:可以用自然语言、框架和逻辑语言等来描述本体上下文建模:六种方法(1)键值对模型(Key-ValueModel)这个模型采用了比较简单的数据结构,使用在计算机领域比较常用的一个关键字对应一个值的结构。这种模型的特点是数据结构简单,从而在数据的存储和查找方面具