情境感知系统中基于概念格集成实现情境本体协同构建特性、原则与方法

情境感知系统可以在各领域异构资源和环境动态信息的情境本体协同构建中得到有效建立,为用户情境感知决策制定提供准确的服务。为此,本文根据概念格与情境本体内涵的相似性以及可集成实现的必要性、独特性和可行性开展系统分析,依据概念格可符合生命周期对系统这两类情境资源加以分布集成之功能,提出前者可在其概念格整合中立足于知识创造现实场景的立体化抽象得到领域情境本体建模和统一网络约束表示;后者可在情境感知中间件的人机交互认知识别中,通过领域情境本体的概念格解构及其与环境资源的“六何”感知关联重构,立足于用户应用实际情景的形象化塑造得到5Ws1H项表示的情境感知元本体建模和面向问题解决的实例化创建。以火灾应急领域情境本体向实施火灾救援的情境感知元本体进化为例加以分析,结果表明,情境感知系统能够在这种情境本体协同构建方法中得到有效建立,为用户情境感知决策提供准确服务。

“图书馆学五定律”视角下的情境感知推荐系统研究

透过“图书馆学五定律”的视角,将情境感知推荐系统与五定律中的每条定律进行关联分析。首先,通过文献分析法探讨了用户情境要素的组成、获取方式及知识应用情境的集成;然后,构建融合了用户情境及知识情境的数字图书馆服务情境框架,阐述了服务情境的内涵及情境智能匹配的多种推荐策略,全景式的情境感知推荐系统可以实现基于图书馆用户情境与知识应用情境的双向推荐;最后,指出情境感知推荐系统在技术层面上的研究丰富了“图书馆学五定律”的内涵。

情境感知推荐中的上下文宽松匹配方法研究

情境感知推荐是一种有效的推荐方法,但存在难以确定有效上下文变量的问题,使用过多的上下文变量会导致数据维度的上升及推荐准确性的下降。提出一种将推荐算法分解,以各分解部分为上下文匹配主体,且采取宽松匹配的上下文信息匹配策略。形成了一种融合上下文预过滤和上下文建模的混合推荐算法。通过同其他类型算法的性能对比实验证明了该方法在确定有效上下文变量及提高推荐算法准确性上的有效性。

情境感知推荐系统研究进展

【目的/意义】通过文献综述,梳理国内外情境感知推荐系统领域的研究进展,呈现目前主要研究成果,发现研究中的不足,旨在对今后研究提供一定启示。【方法/过程】利用文献调查的方法,从相关概念、情境信息兼容的基本模式、具体方法和情境感知推荐系统的主要应用领域等方面对国内外相关研究进行梳理,在此基础上提出目前情境感知推荐系统研究中的不足。【结果/结论】情境信息兼容的基本模式已较为明确,情境信息兼容的具体方法呈现多元化的趋势,情境感知推荐系统的应用领域日益广泛,但在情境要素的选择问题、情境信息的兼容方法问题、大规模情境化标注数据的获取与构建问题和多元情境要素的关系处理问题等方面还需进一步研究。