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基于行为特征的物联网服务生成与推荐关键技术研究

王平泉  
【摘要】:随着物联网技术的不断发展,越来越多的智能设备与智能服务进入人们的生活当中,他们在与人们进行各种各样交互行为的同时,也在不断帮助人们获得更为便捷的生活体验。物联网服务生成与推荐作为物联网的重要研究内容,在物联网发展中逐渐呈现越来越重要的作用。人们对个性化服务的追求,使得与人们生活习惯特征相匹配的服务越来越受到用户的欢迎,另外人们也需要更为及时、便捷的发现身边的个性化化服务。针对上述问题,本文以智能家居环境下的物联网服务作为研究对象,从用户习惯特征提取、基于用户习惯特征的服务规则生成、服务与感知设备间的标识映射、物联网服务推荐四个方面展开研究。主要的创新点如下:(1)提出了智能家居中自适应的用户习惯特征提取算法。通过对用户使用各种电器设备的时间序列的记录,首次发现用户使用各种家电设备的习惯可以分类为定长习惯和定时习惯,不同习惯之间存在选择、序列、并行、交叉、包含、起始和结束等关联关系。基于活动概率、习惯强度以及习惯关联关系的定义,提出习惯和复杂习惯的提取算法。为了适应习惯的变化性特征,本文进一步提出了习惯变化性参数以及参数的自学习算法。实验结果显示,所提出的算法能够自动设置恰当的习惯强度阈值和时间域,有效的适应习惯变化的特征,并且准确的提取用户的习惯特征。(2)提出了习惯特征的SWRL描述方案。构建了智能家居本体模型,并提出了符合ECA规则模型的用户习惯特征的SWRL描述方案。定义了 2条简单习惯的SWRL描述规则与23条复杂习惯的SWRL描述规则。提出基于用户习惯特征的服务规则生成与推理框架,在该框架中智能家居当中的用户、电器设备、时间与环境属性等使用OWL的本体进行描述,通过SWRL实现了规则推理过程。构建了基于用户习惯特征的服务规则引擎,并通过规则执行时间、规则内存使用情况和自信度分析验证了所提出理论的有效性。(3)提出了面向物联网的多元标识映射模型。为了保证物联网服务与各种感知设备之间的地址映射,本文提出多元标识映射模型。该模型以物联网信息处理的全过程为主线,重点分析信息在采集、传输、处理和展示过程中的标识映射方式,并建立原始感知信息标识与IPv6地址、感知元数据与资源标识、资源标识与资源类标识、资源类标识与服务标识之间的映射方案。该模型从标识的角度分析了由感知设备到应用服务之间信息传递以及地址转换之间的关系。本文构建了相应的智能家居系统,并通过延时统计以及数据包分析验证了标识映射模型的有效性。(4)提出了物联网中的服务推荐策略。针对基于用户习惯特征生成的物联网服务,提出了基于用户属性相似性的物联网服务推荐算法。通过对用户之间属性的余弦相似性计算,找出最为相似的用户,从而实现为相似用户推荐具有相似习惯特征的服务内容。由于服务规则系统中的习惯通常是来自于多人,为了实现将受欢迎的服务内容推荐给用户,本文进一步提出了基于物质扩散三部图的物联网服务推荐算法。该算法将用户习惯特征作为一种动态标签,根据物质守恒原理,将三部图中正向和逆向的物质扩散结果作为服务推荐的依据。针对物联网的服务推荐冷启动问题,提出了基于属性相关性的物联网服务推荐算法,通过张量线性回归模型的方式描述用户属性、物联网设备服务属性和预测评分之间的关系,并将预测评分结果作为服务推荐依据。针对所提出的理论,本文通过多种实验方式进行了验证,并获得了较好的实验结果。


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