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文檔簡(jiǎn)介
1、環(huán)繞智能(AmI)是普適計(jì)算思想的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)信息空間與物理空間的融合,以隨時(shí)隨地提供計(jì)算服務(wù),而無(wú)需牽扯用戶更多精力;同時(shí)更加強(qiáng)調(diào)智能交互和個(gè)性化。個(gè)性化技術(shù)使AmI能夠主動(dòng)、自適應(yīng)的根據(jù)用戶個(gè)性特征進(jìn)行服務(wù),改變?cè)械臉?biāo)準(zhǔn)化服務(wù)模式——“One Size Fits Al1”,真正解決AmI環(huán)境中“服務(wù)過(guò)載”問(wèn)題,最大程度上滿足用戶需求,增強(qiáng)用戶體驗(yàn),為構(gòu)建未來(lái)信息社會(huì)提供技術(shù)支撐。
個(gè)性化技術(shù)已經(jīng)在搜索引擎、電子商務(wù)、數(shù)
2、字圖書館等領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究與應(yīng)用,但已有個(gè)性化技術(shù)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(wù)眾多異構(gòu)。在由用戶、Context、服務(wù)構(gòu)成的高維空間(AmI-Space)中選擇滿足用戶個(gè)性化需求的服務(wù)系統(tǒng)是極其復(fù)雜的。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)AmI中個(gè)性化服務(wù)技術(shù)(AmI-PS)研究仍處于初始階段,缺乏用以指導(dǎo)AmI-PS建設(shè)的通用架構(gòu)及相關(guān)技術(shù)。
本文根據(jù)AmI的特點(diǎn)及其它領(lǐng)域個(gè)性化服務(wù)研究現(xiàn)狀,
3、確定了以下研究?jī)?nèi)容:
(1)從總體上研究AmI-PS的服務(wù)模式和系統(tǒng)架構(gòu),對(duì)共性功能進(jìn)行抽象,形成對(duì)AmI-PS整體認(rèn)識(shí),并進(jìn)行系統(tǒng)的功能劃分,用以指導(dǎo)AmI-PS的實(shí)現(xiàn);
(3)研究個(gè)性化服務(wù)的推理過(guò)程,如何在高維的AmI-Space中尋找最優(yōu)的服務(wù),以滿足用戶個(gè)性需求;
(4)AmI環(huán)境中用戶個(gè)性、Context、服務(wù)是動(dòng)態(tài)變化的,為了獲得及時(shí)準(zhǔn)確的服務(wù),需要深入研究AmI-PS的自適應(yīng)學(xué)習(xí)
4、能力;
(5)位置信息對(duì)于AmI-PS非常重要,現(xiàn)有方法無(wú)法滿足AmI-PS的定位需求,研究適應(yīng)AmI特點(diǎn)的定位方法具有重要意義。
本文首先對(duì)推薦技術(shù)、Context-Aware技術(shù)、知識(shí)表示、Web服務(wù)、移動(dòng)代理、無(wú)線定位等AmI-PS相關(guān)支撐技術(shù)進(jìn)行綜合性研究,為進(jìn)一步理解和設(shè)計(jì)系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。隨后,通過(guò)對(duì)以上幾方面內(nèi)容的深入研究,解決了AmI-PS中的若干關(guān)鍵問(wèn)題,取得一定研究成果,主要的貢獻(xiàn)與創(chuàng)新如下:
5、
(1)基于自然服務(wù)過(guò)程,提出分布式推理的個(gè)性化服務(wù)模式。該模式將個(gè)性化過(guò)程分為個(gè)性化需求推理、需求滿足推理、個(gè)性化服務(wù)參數(shù)推理三部分,充分體現(xiàn)個(gè)性特征,合理利用計(jì)算資源,具有移動(dòng)性好、健壯性高、可擴(kuò)展、隱私保護(hù)的特點(diǎn);根據(jù)該服務(wù)模式對(duì)系統(tǒng)共性功能進(jìn)行抽象和劃分,設(shè)計(jì)出通用的系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)和層次體系結(jié)構(gòu),描述系統(tǒng)的整體運(yùn)行機(jī)制和模塊內(nèi)部的工作流程,降低系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,對(duì)進(jìn)一步深入研究各種關(guān)鍵技術(shù)起重要的指導(dǎo)作用。
6、 (2)利用OWL本體語(yǔ)言構(gòu)建了實(shí)現(xiàn)AmI知識(shí)通用共享的頂層本體和領(lǐng)域本體,提出利用需求本體建立用戶和服務(wù)之間的橋梁;提出了AmI-HPM層次個(gè)性化建模方法,依此構(gòu)建受多因素影響的個(gè)性化需求模型、個(gè)性化需求滿足模型和個(gè)性化服務(wù)參數(shù)模型。
(3)設(shè)計(jì)了用戶可滿足個(gè)性化需求推理過(guò)程,提出了融合最短路徑算法和需求滿足度的服務(wù)規(guī)劃理論。用戶可滿足個(gè)性化需求推理方法實(shí)現(xiàn)了基于層次個(gè)性化模型的推理算法,同時(shí)能夠完成確定性推理與非確
7、定性推理。服務(wù)規(guī)劃理論首先利用服務(wù)需求本體和服務(wù)依賴擴(kuò)展形成服務(wù)規(guī)劃圖,再根據(jù)由需求匹配度和QoS組成個(gè)性需求滿足模型計(jì)算服務(wù)所代表路徑的長(zhǎng)度,最后利用最短路徑算法求得最優(yōu)服務(wù)路徑。
(4)提出了基于成對(duì)比較和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的PC-ANN個(gè)性化模型權(quán)重學(xué)習(xí)算法。利用用戶直觀簡(jiǎn)便的成對(duì)分析的方法快速構(gòu)建模型權(quán)重,克服ANN長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)督式訓(xùn)練過(guò)程;又能夠根據(jù)用戶反饋差異,進(jìn)行快速適應(yīng)用戶個(gè)性特征的變化;同時(shí)提出了用戶習(xí)慣、
8、偏好、興趣等經(jīng)典單因素評(píng)價(jià)函數(shù)的學(xué)習(xí)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(diǎn)協(xié)作定位,能有效提高低密度錨點(diǎn)時(shí)的定位率,特別是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點(diǎn)定位;LSEAO利用最小二乘法的誤差分析,在計(jì)算位置同時(shí)還給出定位誤差范圍,以誤差為依據(jù)對(duì)定位錨點(diǎn)進(jìn)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(shí)體需要低成本、低能耗、
9、Indoor高精度定位,滿足了服務(wù)過(guò)濾,沖突檢測(cè),Context推理,個(gè)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(shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng),提供具有代表性的溫度控制和個(gè)性化TV推薦服務(wù),充分體現(xiàn)用戶個(gè)性特征。由此驗(yàn)證了所提理論的正確性和有效性,同時(shí)為其它AmI-PS系統(tǒng)的開發(fā)提供了參考。
本文針對(duì)AmI的特點(diǎn)首先進(jìn)行總體研究形成對(duì)AmI-PS的整體規(guī)劃,然
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