異構(gòu)普適環(huán)境的信息推薦.pdf

1、不同于常規(guī)的桌面計(jì)算，作為一種新的計(jì)算模式的普適計(jì)算把信息處理的過(guò)程融入了人們的日常生活中，計(jì)算資源“消失”在了日常生活的每個(gè)角落；并能以人們希望的任何形式存在，以滿足人們?cè)诓煌瑫r(shí)間、不同地點(diǎn)、不同場(chǎng)景下對(duì)于信息的特定需求。普適計(jì)算從根本上改變了人們與周圍的信息體系交互的方式；同時(shí)也給人們帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。首先是情景感知問(wèn)題。作為“以人為本”的計(jì)算環(huán)境，為了給人們提供適時(shí)適地的服務(wù)，必須先了解計(jì)算環(huán)境與交互狀態(tài)的知識(shí)，需要研究情境信息的采

2、集、建模、推理和服務(wù)等多個(gè)層次的問(wèn)題。其次網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)性問(wèn)題。有線網(wǎng)絡(luò)與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在很多方面存在著明顯差異，怎樣挖掘有線網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)融合以向上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的接口，這是普適計(jì)算中基本問(wèn)題之一。最后是服務(wù)的無(wú)縫集成問(wèn)題，主要指服務(wù)應(yīng)用怎樣支持用戶移動(dòng)以實(shí)現(xiàn)用戶任務(wù)的無(wú)縫移動(dòng)。同時(shí)，Internet的迅猛發(fā)展將人類帶入了信息社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人們己經(jīng)被包圍在信息的汪洋大海之中。物理世界中和網(wǎng)絡(luò)世界中的信息量呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，這

3、使得人們發(fā)現(xiàn)在找尋自己感興趣的內(nèi)容時(shí)顯得力不從心。在這種背景下，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它是根據(jù)用戶的偏好信息主動(dòng)地給用戶提供預(yù)測(cè)性的推薦信息。注意到，推薦系統(tǒng)其實(shí)是一個(gè)基于情景感知的智能服務(wù)。但是，無(wú)論學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，對(duì)于推薦系統(tǒng)的關(guān)注主要在于研究集中式的推薦算法，重點(diǎn)在于怎樣去提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率。很少有研究人員關(guān)注如何在異構(gòu)的環(huán)境中保持推薦性能的連續(xù)性，以及如何把集中式的推薦算法應(yīng)用到異構(gòu)的普適環(huán)境中等問(wèn)題。針對(duì)于普適計(jì)算的這三個(gè)基本

4、問(wèn)題，本文從推薦服務(wù)入手，提出了一個(gè)異構(gòu)普適環(huán)境中的推薦框架?？蚣苤幸粋€(gè)比較核心的模塊是異構(gòu)通信模塊，以便移動(dòng)環(huán)境中用戶的手持設(shè)備能像人們的日常交流一樣自然地進(jìn)行信息交互；用到的技術(shù)主要有藍(lán)牙服務(wù)發(fā)現(xiàn)協(xié)議和基于Gossip協(xié)議的藍(lán)牙交互機(jī)制。其中，基于Gossip協(xié)議的藍(lán)牙移動(dòng)交互機(jī)制可以模擬社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)中人與人之間交流；它利用一個(gè)可擴(kuò)展性較好的SCAMP協(xié)議，并結(jié)合藍(lán)牙的鄰居集和SCAMP中的部分視野集合，設(shè)計(jì)出新的信息分發(fā)方法。利用這