基于普适计算的上下文感知建模技术的研究及应用

【摘要】：物联网的飞速发展使得普适计算（Pervasive Computing）和上下文感知在越来越多的领域得到推广和应用。上下文感知（Context-Aware）是指在人和计算机不断进行交互的过程中，上下文系统获取与用户需求相关的上下文信息，从而为用户提供特定服务的过程。在上下文感知技术中，上下文建模扮演了重要的信息管理角色。通过上下文建模，上下文系统可以对上下文信息进行获取、融合和处理。然而，目前上下文感知系统的上下文建模框架尚无统一标准，而且现有的上下文建模技术也各有优缺点。因此，研究和设计一个通用的上下文感知系统软件框架以及统一的上下文感知建模技术是目前上下文感知领域迫不及待需要解决的问题。 本文对该问题所做的工作主要分为三个方面。第一，本文提出了基于普适计算的上下文感知建模的通用软件框架。该框架分为上下文感知层、上下文管理层、上下文推理层和上下文应用层，并对每一层都提出了相应的基本架构。上下文感知层主要负责收集各种类型的上下文信息，上下文管理层把上下文信息重构成为特定的模型以提高管理效率和查询性能，上下文推理层对上下文信息进行合理的分析和推理，计算出用户关注的有价值信息，上下文应用层通过应用模块向用户提供特定的信息服务。第二，本文提出了基于XML（Extensible Markup Language）的面向对象和本体的上下文建模方法，该建模方法把面向对象的关联性、本体的明确性和层次性以及XML语言的存储性和维护性结合起来，在时序、存储、查询和推理性能方面都具有较好的性能，并且该建模方法可以灵活地对各种上下文信息进行建模，是一种通用的上下文建模方法。第三，本文提出了基于LBS（Location-based Service）的位置和轨迹建模。基于LBS的位置和轨迹建模是针对于以位置和轨迹为主的上下文感知系统的专用建模方法，相对于基于XML的面向对象和本体的上下文建模，该建模方法能够通过获取用户的位置信息和轨迹信息高性能和高效率地计算出用户的频繁路径。通过大悦城智能服务推送系统的开发对该建模框架以及建模方法进行了性能分析和验证。 本文首先阐述了研究背景，介绍了普适计算、上下文、上下文感知及上下文建模的相关概念。其次分析了上下文系统以及上下文建模技术的现有成果，将当前国内外研究中的上下文建模技术划分成了四种类型：针对性的上下文建模、关联性的上下文建模、推理性的上下文建模和混合型的上下文建模，分析了各自的特点和优缺点。然后，结合当前上下文系统对上下文建模的需求，提出了一套通用的上下文感知建模框架，并且提出和设计了两种上下文建模方法：基于XML的面向对象和本体的上下文建模、基于LBS的位置和轨迹建模。最后，本文给出了这两种建模技术的具体实现方案，并且通过大悦城智能服务推送系统的实现对该通用建模框架与建模技术进行性能分析和验证。