【毕业学位论文】（Word原稿）泛在网络与虚拟终端感知技术分析-软件工程

南开 大学 毕业论文 题 目： 泛在网络与虚拟终端感知技术分析 专 业 软件工程 学 生 姓 名 杨光 班 级 学 号 2220101207 指导教师 (签字 ) 指导教师职称 指 导 单 位 负 责 人 签 字 院 (系 )领导签字 日 期 2013 年 4 月 版权申明 任何收存和保管本报告各种版本的单位和个人， 未经本作者同意，不得将本报告转借他人并复制、抄录、拍照、或以任何方式传播。否则，引起有碍作者著作权益之问题，将可能承担法律责任。 摘 要 泛在网络环境无处不在， 研究 其 上下文感知 技术迫在眉睫。本文以此为出发点，提出了 实现基于用户上下文的个性化推荐 的一些基本方法 。完成的工作 主要 有 ： 在初步 分析了 需求分析的基础上 ， 确定了用户上下文信息 所指 ，给出了用户上下文信息的一般 获取方法。建立了系统中数字媒体领域本体 ，通过 对用户的上下文信息进行本体建模， 使 系统中各概念的本体实例的程序 得以 自动创建与扩展。建立 了 用户兴趣偏好表示，基于本体的查询与推理处理能力 ， 构建系统各用户的兴趣偏好。依据建立的用户兴趣偏好 ，结合 用户当前上下文信息 ， 产生 并呈现出 一定量的推荐结果。 目前，虚拟终端技术中个性化推荐系统己被应用于很多日常领域，如网络商品推荐、音乐推荐等，其中应用最为广泛的个性化推荐技术就是协同过滤。但 总体情况是，基本上 没有考虑用户上下文感知对推荐结果的影响， 或者 说，推荐的结果并 未 随用户的兴趣偏好的改变而 做相应的改变 。 从目前 研究 的情况看 ， 在泛在网络中， 对上下文以及本体在推荐系统中的应用 研究 还处 在 初级 阶段， 许多 研究项目 还是 对 移动领域的服务 进行 推荐 的，其他领域如 用户的推荐系统研究项目 很 少，本文参与设计的基于用户上下文的 虚拟终端感知技术分析 是对这一领域研究的一次尝试。 关键词 ： 个性化推荐系统； 上下文感知技术；虚拟终端技术 an in is as a to on a on of to in s so of a s of on of of a is in as of is is or in of s in in is in or in of eb in of on is of in 目 录 第 1 章 绪论 . 6 题背景 . 6 内外研究现状综述 . 8 第 2 章 关于上下文与本体的相关理论 . 11 于上下文的理论分析 . 11 于本体的理论分析 . 12 体 的描述和构建 . 15 境上下文 . 17 第 3 章 系统的需求分析 . 20 统需求分析 . 20 子系统间的关系 . 22 第 4 章 系统的设计 . 24 统设计简述 . 24 下文信息建模 . 27 拟终端聚合 . 33 拟终端重构 . 34 化选择 . 35 第五章 系统框架的设计与测试 . 37 下文感知系统框架 . 37 统测 试 . 38 第六章 结束语 . 40 6 第 1 章 绪论 题背景 目前， 在一些 大型的电子商务系统 平台 如 淘宝、亚马逊 、当当等，都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。 随着信息化的越来越透明，点开网页，我们就能看到各种有偿的和无偿的特色服务，尤其在淘宝，京东等网站上，为卖家力推各式管理及店铺精装修等。通过调查发现：销售行业在 使用电子商务个性化系统以后，在同比之下，能够提高 3%销售额。 统计资料 表明，电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后，销售额能提高 二到十个百分点 ， 尤其在电影、视频、书籍、日用品等产品价格相对低廉且商品种类繁多、用户使用个性化推荐系统程度高的这些行业，推荐系统对提高企业的销售额取到了不可低估的作用。 为进一步协同过滤 (术在全球互联网中取得更多的用户。在加强对系统个性化开发方面，更多地考虑符合用户的切实需求，取得了阶段性的成功。 虽说 泛在网络的应用研 究与论述工作 已经 起步，但 由于 缺乏业界标准，使得许多概念和理论框架尚无明确定论。为促进研究、积极探索，本课题设计综述了泛在网络的起源和特征，对泛在网络环境下基于上下文感知技术的虚拟终端技术 数字媒体个性化推荐系统的架构、概念模型、技术挑战和若干关键技术进行了一些理论阐述，最后总结了泛在网络的应用发展趋势。 由于 流媒体服务是现代信息通信中一种重要的业务形式，它在远程教育、宽带视频点播和公司企业通信等虚拟终端发挥出越来越重要的作用。 要从根本上解决一些在业务上的不习惯，和在用户需求方面的一些个性化的服务，能提供出更多灵活的、更多智能化的网络服务始终是研究的重点对象。 本课题中基于上下文感知的虚拟终端技术 数字媒体个性化推荐系统的设计 真是为了实现这一目标而设立的 。 由于网络信息越来越流畅，计算设备的普及和计算技术的发展，随着带动了计算技术的普及和移动计算与普适计算的盛行。 普适计算 的 本质特征是透明 ，即7 力图真正全面实现计算技术的“以人为本”， 这指的并非完全是物理上的不可见性，更主要的是指用户与计算机之间的交互是否为用户所觉察。 我们经常在相互交际的过程中，曾有意或无意中遇到一些共同的环境状况、氛围、情境等，譬如：在信息的上下 文上显示的提高与减少的效率、在环境中普遍存在着减少或者避免人与机子、机子与机子的交互显示。要想彻底改变这种目前的情况，当需改变现状，成为一个新的研究课题 种上下文感知计算它在决策和计算上比以往节约了参与人员的成本和透明度的一个交互作用，通过感知环境及时获取到可用的信息，对上下文的感知在推理、计算和决策上有了质的飞跃性作用。 本项目在使用比较传统的协同过滤技术的基础上，充分考虑用户在当前的上下文信息摄取，尽最大可能的在推荐系统中体现出个性化的特点，让更多的用户偏爱于它。在根据这些准确的反 馈的信息，进一步提高推荐系统的在多元化、个性化在电子商务时代的需要又更高的新的要求和目标 。 8 内外研究现状综述 同过滤技术的基本进展 我们知道协同过滤技术是推荐系统的一个重要的应用组成部分，它的应用范围广、适用能力强，具有个性化特点。我们还可以将它作为，从可利用的知识源中获取具有形式化知识的过程的一种方法之一。打个比方说吧：如果有与我的爱好和兴趣很相同的人，也喜欢这件东西，那我也就可能喜欢这件东西一样，这就叫协同过滤。像图书、音乐和电影这类非结构化的对象，也能及时做出相应的处理，没有 对目标做过多的例外的要求。 主要可列分为两个方面。（一）、基于用户的协同过滤 (或者说基于邻居的协同过滤，就是说最先使用类似于统计的方法而获得的具有类似爱好和兴趣的邻居用户。（二）、基于模型的协同过滤 (就是说在先用历史的数据的基础上得到的一个模型，再在这个模型的基础上来进行预测推荐。基于用户的协同推荐在系统中占着大量的用户群，计算量的越来越大，系统的性能也在不断落后 ，不能够及时准确的解释出推荐的结果。鉴于综上的分析结果，十年前， 这是一项以相似度作为权重评分值的加分项，从各个评分项目上综合预测，这是一项适用、显明的能解决基于用户在使用操作过程中所不能够解决的问题，都能够在基于项目的协同推荐算法上解决，并且，取得了好的推介。 在实用的操作和处理问题上，综合发现协同过滤推荐技术随着互联网站内容的不断翻新和系统用户量的增加，一些 典型的问题 :如冷启动、新用户、算法扩展性问题也随之暴露出水面。 内 外 研究现状 研究表明，怎么样将用户的上下文信息融合入个性化推荐算法之中，一直是研究者的不断探究。通过反复的细致观察发现，在协同过滤之中加上评分数据模型在添加了上下文的速度使模型由原来的 R(变为 R( 并且在新用户上下文信息的相似度计算公式、预测评分的计算公式上有了新的发现。简而言之 :与当前的用户上下文相类似的上下文的用户作为选择来为当前用户产生推荐，这两个上下文之间是否是基 于在一个假设的层面上，通过具体的算法过程来计算出两者的相似度。如果一个项目它出现在两个用户的上下文中，所评出的分值很近，则认为这两个上下文的值有关联。 人在手机应用推荐服务中考虑用户的当前地点上下文信息，通过手机 知用户的地点上下文信息，然后根据这个地点信息来对用户进行个性化的推荐。当一个用户处于一个特定的关注点 (f ，系统根据与此关注点相似的关注点处其它用户选择的手机应用来对这个用户进行推荐。 其实，我们还可以将协同过滤用户评分的 二元组进扩展，加入之前的用户的上下文信息内容，这样使协同过滤就产生了一个推荐的集合；然后用基于知识表示或者基于上下文的信息，对推荐的集合结果再进行一次过滤。就能发现将上下文信息融入其中的好处，而且这种方法在实际用途中很受欢迎。 为上下文感知推荐系统提出了一个通用的体系架构，主要包括 组件，文中分析 了其各个组件主要完成的功能，并建立了 类器来对上下文信息进行分析从而计算出一个基于上下文的预测评分，然后将协同过滤预测评分与此评分进行整合计算出对项目的最终预测评分。 北京航空航天大学熊丽兵等人在一种基于移动设备的上下文感知中间件一文中，曾提出一种针对移动设备的上下文感知中间件 以动态地感知当前移动设备的内外部计算环境及用户活动等上下文信息，并以统一的接口将感知到的上下文数据提供给上层 应用程序。为进一步克服对于外部传感器数据的高端异性抵制， 用了一种基于 上下文数据描述语言 过后来的系统实践表明， 有良好的运行效率和可扩展性，并且在程序的开发利用上对于提高上下文过滤取得了又一重大突破。 10 印莹， 刘志勇等人在基于上下文的 务推荐模型一文中指出，传统的 务推荐模型仅仅考虑到 务层的质量特性，如 着 务的普及，服务交易的广泛使用，如何组合 务来完成一个操作流程满足用户的需求是一个新的挑战。 这种新的组合方式属于新的一个推荐模 型，在研究开发时综合考虑了业务层面、服务层面上的一些服务的上下文信息，使之能让我们的用户能更好的利用和受益于 质量，让我们的用户从中获取更多的包括喜爱，嗜好等感兴趣的服务。 李兴东在基于上下文的语义 务发现研究一文中通过对 行上下文扩展，在其中添加上下文相关信息，使上下文本体同 系起来，提出一种基于上下文的语义 务发现框架，并描述了上下文参与的服务发现的过程。 11 第 2 章 关于上下文与本体的相关理论 于上下文的理论分析 关上下文的定义 一般 来说，我们将具有感知结构环境的包含：上下文，行为习惯、兴趣以及趋势等的用户上下文的信息能够加以利用的大部分知识环境，对其进行上下文感知计算。使之能够充分发挥出在内容上的个性化、服务上的可行性，尽善尽美。 上下文在一些特定环境是显而易见地呈现，诸如随机的某次谈话，谈话的时间，地点和气氛等，都是交谈双方确知的上下文，进入计算机环境，要给感知计算中的上下文下一个通用的定义则具有相当的难度。 甚至有人提出更独到的见解：说是上下文是对应用程序的状况、周遭环境、执行环境特性的一个综合。像用户、计算环境与物理环境都在其范畴 之内，便于区分只是说将它细化了，明了了而已。正如 的定义是：“上下文指的是可以被用于描述某实体周遭状况的任何信息。实体是指和用户及应用程序之间的交互有关的任何物体，例如用户和应用程序本身。”言简意赅，使之适用与各行服务业，能为用户提供更溜畅的办公自动化。 用上下文信息进行建模 由于这个上下文信息若要用计算机处理时，就要在处理的方式上要考虑到信息的存储，必须要对上下文的信息进行必不可少的建模操作步骤。 设计的模型，达到可用、可扩展且能覆盖多种上下文信息，极其富有挑战性。 最常用的几种为上下文信息建模的方法进行了总结，分为下列四种：键一值模型 (图形模型 (面向对象模型 (基于本体的模型 ( 为基于本体的模型最能有效的表现上下文信息的（依据精简性、可扩展性和表达能力强弱等特性标准）。于是，经过综合考察，决定在系统中采用本体来对用户 的上下文信息进行建模操作，是因为本12 体 (够描述概念以及它们之间的关系。 更是为了更加对上下文信息的有更准确的、具体的描叙。使之上下文在推理中得到本体的推理技术的应用，都表示模型要采取本体作为最底层的上下文信息，这样就有了绝大多数的上下文感知的应用框架的产生。 按照本体对上下文信息进行建模获得了下述优点： (1)知识表示和共享更加容易 :系统中的用户上下文信息及其它的元素，使用本体来表示，能将这些元素有效地联系起来，同时在知识方面实现共享。 (2)系统之中的各实体之间的关系，用本体语言来表示，就 给实体赋予了一个语义上的定义，使之更具有合理的实用价值和在语义的范围上增强了一定的充分肯定的表达能力。 (3)对本体查询和逻辑推理的支持 : 上下文推理能够使用本体语言提供的推理机制，或者按照自定义规则进行，以便推理出更高层的上下文信息。 下文信息的处理 一般采集上下文的数据在翻译上，经过整合处理，才能使之成为一个适用于满足用户的要求和合格的知识源。上下文聚合 (将原始的上下文信息重新组合，达到组成高层上下文信息的目的。上下文翻译 (对上下文数据进行转换，赋予数据表示的特定意义。这两种聚合处理方式上，在对上下文的处理上起到了人员的设计强度的减轻和在信息的抽象方面明显的效果，更具体的展现出合理的人性化设计。 于本体的理论分析 关本体的概念 本体 (用的是哲学概念，哲学家原本用来描述物质的基础，属于研究实体存在及其本质的通用理论。近年来，作为信息抽象和知识描述的工具，计算机领域广泛地应用。关于计算机领域的本体，人们的理解是不同的， 用最 为广泛，“本体是概念化的明确的规范说明”。后稍作了修正，认为“本体是共享概念模型的形式化规范说明”。 本体概念的内涵包括： 13 (1)概念化 (对客观世界的现象进行抽象，形成相关概念以得到概念模型，通过概念系统蕴含的语义结构，建立对某一事实结构非正式的约束规则，用于理解或表达一组概念 (如实体、属性、过程 )定义和关系； (2)明确 (概念的使用和约束具有明确的定义； (3)形式化 (计算机是可读的； (4)共享 (本体中 知识是共同认可的，是相关领域中公认的概念集的反映。 丰富的语义和广泛的关系是本体具有的，在 引入本体技术，能够将目前 信息格式的异构性、信息语义的多重性以及信息关系的匾乏和非统一性根本解决，实现现有 务的变革，完成语义 务的智能化，实现从自动化到智能化的转变。 关本体的构成 有关知识的概念，关系，公理，函数等都是本体的具体涵义。这些都是诠释本体的语义，新的本体知识在于以上的涵义之间又有实质性的交互性。 (1)概念 (或者类 ) 概念存在抽象和具体之分，基本和复合之分，真实和 假设之分，可以表示任何事物，于是概念还有类、对象或者范畴的称谓。 (2)关系和函数 关系是领域中概念之间的相互作用，定义为 n 元笛卡尔乘积的子集（形式上），例如 : 1 x C2 x x 个 n 元关系的表示的是“购买”关系，说明的是某个顾客从某个商家那里购买一个产品并支付一定数量的钱。 我们都知道，函数它是用一种很特殊的关系表示，像在下面的关系之中：前面的 元素可以决定第 n 个元素的 ： F： C1 x C2 x x x 例如“ M”关系就是一个函数，其中 M (x，y)表 示 y 是 x 的母亲，显然 x 可以唯一确定它的母亲 y。从语义上讲，基本的关系共有 4 种 : 表 2体中的关系 14 关系名 关系描述 达概念之间部分与整体的关系。 达概念之间的继承关系，类似于面向对象中的父类与子类之间的关系。 达概念的实例与概念之间的关系，类似于面向对象中的对象和类之间的关系 。 达某个概念是另一个概念的属性。如“价格”是桌子的一个属性。 在建模实际操作过程中，可以根据领域的具体情况定义相应的关系，并不 限于上面列出的 4 种基本关系的范围内。 (1)实例 实例是对一个特定领域概念元素的描述。事实 (现元素之间关系的维持，声明 (现由一个实例产生的事实的判断，用以表示特定领域中的元素。 (2)公理 所谓公理，其实也是经过人们长期在工作或生活实践中通过检验、证明同时又无法去进行理论推证的客观性的规律，它的目的是多种多样的，是一个永恒的真理。它 可以用于多种目的，比如信息的约束，正确性的检查，新的信息的推论。公理模型的使用，通常是在应用的可依靠性上，现在的 用中，还没 有广泛地使用，因为查找信息时，新的信息总会被推导出来，在处理大量页面时常常发现矛盾，因此显得公理模型在 用中非常重要。特定领域有着特定的领域描述模型。通过不同阶段的适用，它是该领域有着特定的语义和概念，它的不置可否概念集，一一在概念之间得到体现。 实现的目的是捕获相关领域的知识，提供的是对该领域知识的共同性理解，是领域内共同认可词汇的确定，然后从不同层次的形式化模式上给15 出这些词汇 (术语 )和词汇之间相互关系的明确定义。 体的描述和构建 体描述语言 通过在用户领域模型对概念的形式上和编写上对本体语言的描述。当立足于：首先，语法上的合理、语义上的肯定、表达上能力上的充分、推理上的支持、给予最实际的可行的、让我们的用户切实接受。 本体存在多种描述语言，例如 S、 等。 依据标准化要求，项目中采用 言进行建模，如有其他需要可以查阅相应的参考文献。下面简单介绍一下项目中用到的 称 荐的语义互 联网中本体的标准描述语言。因其 语义表达能力很强，还可以实现描述逻辑的可判定推理。 己有标准为基础，描述和构建各种本体是通过添加大量的基于描述逻辑的语义原语来实现的。 体的存储 我们看到的知识集合，它是在体现本体数据在存储管理的环境中，可能出现的一定的数据规模。鉴于目前的不同的介质因素：将本体的存储方法主要划分在基于主存与基于文件系统和基于数据库三个方面，便于用户区别开来。 1、基于主存 在将全部的用户本体数据导入内存，进行系统里有结构地进行集聚组织。数据在查询操作上执行 完成，高效率运行，不足之处就是处理的只能是有限的一定的规模的本体数据。 2、基于文件系统 这是与本体相关的能够支持在对于以文件格式的本体进行存储，比较简单。目前来看，效率比较低，一般在本体不是太大的情况下，还是可行的，若数据大，就比较困难。 3、基于关系数据库 将本体按照一定的精心策略的组织，能够在数据库中对现有的数据进行客观16 的管理和数据上的可操纵，运用自如。 在数据库技术有了长足的发展的前提下，使用关系数据库已是大势所趋，对象 &关系数据库技术也在不断完善中，在关系型数据库中存储本体数据信息，充分发挥关系数据 库的优势，数据检索和操作变得更加方便和快捷。技术的关键依赖于本体与关系数据库的相互映射机制。 体构建工具介绍 迄今为止，本体建设工具己经出现了许许多多，如 。项目采用的是比较简单易学的 下面对它进行简单介绍 : 一个开放源码的本体编辑器，由斯坦福大学的 有给用户学习使用带来不便。 对于本体结构的显示要明了，目录层次要以树形，用户要在用来增加相应的编辑、属性、实例、子类等方面，都能体现出开概念上的设计领域模型，如能做到这点，本体的表示语可以忽略。但值得一提的是： 持多重继承功能，可以对新数据进行一致性检查，同时具有很强的可扩展性，主要表现在 : (1) 为一个知识模型，具有可扩展性。对系统使用的表示原语，用户可以依据需要进行重新定义。 (2) 定制文件输出格式。文 本表示格式， 部可以进行转换，形成多种形式，包括 )、 系列语言。 (3) 定制用户接口。如果需要，用户可以更换 用户接口的显示和数据获取模块，以便适应新的语言，为此 供了可扩展的口。 (4) 在遇到其他的应用结构也存在时，用户可以在需要的情况下，将这个语义模块的引擎直接连通就行。它的扩展体系非常优越，能与其他的应用充分结合。 (5)支持后台数据库存储。使用 访问数据库。 源代码是开放的，具备本体建设的基本功能，使用起来方便简洁，帮助文档详细实用，模块划分清晰明了，同时提供完全的 口。于17 是，国内外众多本体研究机构将其作为首选工具。可是，由于没有提供合作开发方面的支持，实际应用中限制仍然不少。 境上下文 与用户环境相关的上下文是终端聚合与重构所需的重要基础数据， 通过对环境上下文的定义与表示方法进行研究 ，给出一种终端业务上下文的通用定义方法，该方法可以提取各类业务场景中终端环境（包括环境、终端能力和用户喜好 ）的特征参数，使其形成可表示、可获知的上下文。 首先需要了解业务中与终端、网络和用户相关的要求，然后分析所需的业务环境信息，根据与网络以及用户位置的相关性，将业务环境信息按照环境上下文进行归类，最后进行业务环境上下文的具体内容定义，如图所示。 了 解 业 务 中 与 终 端 、 网 络 和 用 户相 关 的 要 求分 析 所 需 的 业 务 环 境 上 下 文 信 息相 关 性网 络 用 户 终 端 业 务环 境 上 下 文 归 类环 境 上 下 文 内 容 定 义图 2环境上下文信息的定义方法 由于终端环境将组成未来的业务需要大量的异构终端设备，基于感知的虚拟终端网络，屏蔽终端环境的差异，为用户提供智能接入。因此，终端业务环境相关的特点要求主要体现在个性化的业务演 示和自动适应上，无缝拼接和用户体验一致的保护。首先需要了解在这四个方面的具体要求，了解业务场景和终端业务环境的相关要求，以便进一步分析他们的信息需求。 （ I）为达到呈现个性化的喜好信息的用户终端的终端类型，例如，网络需要进行记录等，作为用户的环境18 来选择它的终端或调整显示方式。这时需要将反馈信息呈现在各种终端环境，开展个人喜好的个性化业务，如视频点播等。（ 2）自动适应：网络 自动适应 用户的终端 环境，包括接入网络和终端能力的特性，而无需用户干预，自动选择最有效的终端聚合和重构， 使各项 业务 能够 适应。因此，自动适应的 交易 需要知道终端设备的能力和终端接入网络的信息 ;（ 3）无缝 接入 ：跨越网络边界的用户，网络不中断的业务，在根据用户的业务和终端环境的喜好，调整终端的聚合和重建，以确保业务的连续性。这需要根据不同的情况， 如 首选项 等 ，用户的当前位置和它的终端网络支持的用户终端 等来进行调整。 （ 4）保护的用户 体验 的一致性：用户体验的一致性 是指， 当用户漫游到家庭网络时，仍然是遵循预 先 设置使用业务的质量要求和用户的 业务 喜好。这需要在用户终端 ， 在不同的网络共享的偏好信息 中 ，变更后 能自动 支持 相应的 同步配置文件 ，使 业务场景所 需要的环境信息，与 网络和用户的位置，分类的信息相结合。根据有关 与用户相关联的网络环境的背景信息，环境可以分为终端环境的上下文，该上下文和用户的终端设备能力的终端喜好上下文，被进一步划分为一般业务的喜好和所述环境中的相关用户的当前位置，用户终端的业务喜好 等。 要 支持变化后的同步更新。得到业务场景所需的终端业务环境信息后，结合与网络以及用户位置的相关性，可以将上述信息进行归类。根据与网络环境相关还是与用户相关，环境上下文可分为终端环境上下文、终端设备能力上下文和用户终端喜好上下文；根据与用户当前位置的相关性，用户终端喜好上下文进 一步分为通用业务喜好和环境相关的业务喜好。各终端业务上下文的类别如表 1 所示。 表 2 1 终端业务上下文分类 上下文类别 上下文内容 网络相关性 位置相关性 终端环境上下文 所处位置 及 网络环境等 网络相关 与当前位置相关 终端设备能力上下文 终端的基础属性及 能力说明 网络相关 与当前位置相关 用户终端喜好上 通用业务喜好 ,包 用户相关 与当前位置无关 19 下文 括终端呈现描述和终端业务描述 环境相关业务喜好 ,包括终端呈现描述和终端业务描述 用户相关 与当前位置有关 终端信息按照上述终端业务上下文类别进 行归类后，可以进行具体内容的定义。无论是基于何种业务，无论服务的对象是哪种客户，各类终端业务上下文包括的具体内容主要包括终端环境上下文、终端设备能力上下文、终端喜好上下文等。 20 第 3 章 系统的需求分析 以用户上下文的个性化推荐系统为基础，视为个性化推荐系统的子系统之一，用户当前上下文信息的考虑，将成为影响推荐结果的一个因素，考虑到用户的当前上下文信息，以便为用户更好地推荐其感兴趣的数字媒体资源项目。用户与系统进行着不间断交互，过程中系统获取了用户在页面中的行为信息等上下文信息，再对用户的这些上下文信息 进行分析，进一步推断出用户的一些高层上下文信息，例如用户的兴趣偏好，系统依据采集的用户兴趣偏好得出相应的结论，然后对用户进行推荐。作为一个子系统，本系统单独设计和实现，然后本推荐子系统，将由此产生一个考虑了用户上下文的初始推荐结果集。系统直接将此结果集推荐给终端用户，或者通过将此结果集与其它子系统 (协同过滤推荐，基于本体的推荐子系统 )产生的结果集合进行融合，从而产生最终推荐结果集，至于如何融合这些结果集合需要进一步的考量，比如将这个结果集合对协同过滤产生的结果集合进行补充或过滤，或者将这个结果集合作为基于项 目的协同过滤算法的邻居项目。 统需求分析 系统中的核心功能是对系统中的终端用户进行有效的数字媒体推荐，对当前基于用户上下文的数字媒体个性化推荐系统的需求进行具体分析，实际的设计和开发过程中，必须完成下列功能的设计，如图 3 (1)用户页面行为信息的采集 用户页面行为信息，主要指用户在登录系统后在页面中的一系列行为信息，具体包括用户对数字媒体资源的浏览留下的信息，用户对数字媒体资源的评价产生的信息，用户在页面中的搜索栏中的经过的搜索记录，用户将数字媒体资源添加到自己的收藏夹中等。用户页面行为信息 作为系统的最基本的输入，在一定程度上，可以将用户在系统页面中的行为信息视为用户的上下文信息。 (2)用户上下文信息的定义和采集 21 根据 前文 中对上下文的相关知识的说明，我们获得了一定程度的了解，基于不同系统、对象而言，上下文信息具体指向的内容不同，于是在数字媒体个性化推荐系统中考虑用户上下文信息时，事先要确定系统中的用户上下文信息具体的指向，当在此系统中，用户上下文信息主要指向是用户在页面发生一系列的行为信息，用户的当前环境信息等。用户的上下文信息采集时机，包括用户对媒体资源进行浏览、评分、搜索媒体资源，即在这 些行为发生时，采集、获取此时用户的上下文信息，同时将这些上下文信息保存到上下文信息数据库中。 用户上下文信息存在许多不同的类型，需要我们分别考虑怎样采集这些不同类型的上下文信息，同时包括这些不同类型的上下文信息所要保存的字段，例如地点方面的上下文信息，其保存的地点信息内容，到底是用户的所处的城市名称，还是具体的所处建筑环境方面的信息，又比如对于 户，可以采集到所处的城市信息，到手机用户身上，则可以采集到确切的当前地点信息，再比如延伸到当前所处的地点为北京邮电大学，甚或具体到咖啡厅、医院等具体的地点信息 。这个地点上下文信息是否具有某种层次结构，或者与其它类型的上下文信息存在类似，都是需要考察的。需要考察的用户上下文信息类型有 : 用户地点方面的上下文信息 用户时间方面的上下文信息 用户当前地点天气方面的上下文信息 用户拥有的社会关系 (朋友，同事关系，用户的邻居用户 ) 从用户的个人通信数据库中采集，作为手机用户的当前活动的上下文信息(从用户的日程安排表中采集 ) 对手机用户，当前设备的处理能力，屏幕大小等系统的实现，只采集了少量类型的用户上下文信息，主要部分是用户的页面行为信息，具体包括了用户行为时的当前地点， 此地点由系统模拟出来，用户时间方面的上下文信息，用户当前地点天气方面的上下文信息。 (3)用户上下文信息处理以便推理出高层的上下文信息 通过采集到的用户上下文信息进行预处理，再对用户上下文信息进行建模，22 从而实现上下文信息的共享，保证计算机能够识别这些上下文信息，最后对这些底层的上下文信息进行处理，由此推理出高层的上下文信息用户兴趣偏好。 根据用户的历史上下文信息，直接预测用户的需求，比如当用户在一个新的地点时，可以比照在这种上下文环境下其他邻居用户在这个地点选择的项目，进一步推测出这个用户也可能喜欢这些数字 媒体中的项目，或者推测出具有类似特征的数字媒体项目；根据该用户在相同的上下文或类似的上下文下喜欢的数字媒体项目，推测出该用户在当前上下文信息环境下喜欢的数字媒体项目或者数字媒体项目的特征属性。通过数字媒体项目的特征属性，可以在一定程度上反映出用户的需求，然后根据这些数字媒体的特征属性进行推荐。 (4)依靠高层上下文信息产生推荐结果 系统依靠用户当前的上下文信息进行计算，以便查找出与用户兴趣偏好模型匹配度较高的数字媒体资源，为用户做出推荐。在获得用户兴趣偏好本体的情况下，可以依靠本体为用户进行相关的推荐工作， 并产生最终的推荐结果。当用户处在某个上下文信息环境中，如用户当前的时间是星期几，或处在特定的时间段，就能够依靠用户的兴趣偏好本体，得出用户在该时间段内所喜欢的电影的特征属性，然后比照电影的特征属性进行推荐并产生推荐结果。 系统用直观的方式将推荐结果呈现在前台页面，依据用户的反映又能够获取用户的反馈信息。 子系统间的关系 数字媒体个性化推荐系统，主要使用三种产生推荐结果的方法：一种是依据用户评分的协同过滤推荐算法，一种是通过考虑用户在页面中的上下文信息，并应用到推荐过程中，这就是本论文所要做的工作， 一种是利用本体推理推荐子系统。图 3仅仅说明了本子系统中与其它系统发生交互的用例图。从图中可以发现，开发设计的依据用户上下文的个性化推荐系统，不是一种孤立的存在，而而是与其他己经存在的发生相互联系和相互配合。 依靠用户上下文的推荐系统，需要使用到用户的评分记录，还有用户评分时用户环境的上下文信息，其中用户评分记录是协同过滤推荐子系统的基础。本体23 系统虽然最终产生一个推荐结果集，但是本子系统产生的用户兴趣偏好高层上下文信息，能够被本体推理推荐子系统使用，本体推理推荐子系统，再进一步依据内部的处理逻辑对高层上 下文信息进行处理，进而产生推荐结果集。最后在推荐结果集融合过程中，其它子系统也可以参照本子系统产生的推荐结果集，以便对其结果集合进行过滤或者补充。 24 第 4 章 系统的设计 统设计 简述 系统设计是在分析系统需求的基础上。根据用上下文数字媒体系统、设计个性化的数字媒体推荐系统。主要指系统模块设计及设计整体所需要达到的目标。具体包括把该系统设计成多少个子模块，各个子模块之间的接口，各子模块之间信息传递 模块结构的设计，数据结构的设计等。 统设计 思维方法 设计该系统的基本处理过程和思路是：