一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法技术

本发明专利技术涉及一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，用于向移动用户提供满意的信息服务，该方法包括以下步骤：1)采集至少一种情境信息，采用统一的六元组情境信息模型表示所述的情境信息；2)将采集的情境信息进行分类；3)搜集移动用户当前可访问的服务，对每个服务分别建立层状服务满意度模型，所述的层状服务满意度模型中的各节点映射与该服务相应的情境信息；4)根据各服务的层状服务满意度模型和采集的情境信息计算出相应服务的服务满意度值，并选择向用户提供的服务集合。与现有技术相比，本发明专利技术能够根据动态变化的情境信息自适应对服务进行满意度评估和选择，提供令用户满意的信息服务。

Context based information service preparation method in mobile pervasive computing environment

The invention relates to a mobile ubiquitous computing context information service preparation method based on environment, to provide satisfactory information services to mobile users, the method comprises the following steps: 1) collected at least one context information, using a unified six tuple context information model table shown in the context information; 2) will be the classification of context information collection; 3) collect mobile users currently accessible service, layered service satisfaction model was established for each service, each node mapping layered service satisfaction model in the context of information corresponding to the service; 4) according to the layered service satisfaction model and the acquisition of context information for each service is calculated the corresponding service satisfaction value, and to provide users with a set of services. Compared with the prior art, the invention can satisfy the satisfaction evaluation and selection of the service according to the dynamic change of the situational information, and provide the information service satisfying the user.

【技术实现步骤摘要】
一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法
本专利技术涉及一种移动普适计算环境中的服务准备方法，尤其是涉及一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法。
技术介绍
近年来，无线网络和微电子技术的快速发展使得移动设备，尤其是智能手机和PAD的性价比得到不断提高，移动设备因此得以大量普及。同时，伴随着移动开发技术的成熟和移动服务分发市场的健全，移动服务也开始出现，从原有的语音、短信/彩信和简单游戏，快速扩展到电子支付、社交网络和健康管理等日常生活和学习工作的各个方面的服务，这些移动服务的出现已经深刻地改变了人们的生活方式。一个以移动设备、传感器和无线网络为基础的移动普适计算及其应用景象越发清晰的呈现在人们面前。与此同时，电信和网络运营商、软件开发商也在顺应着这种计算模式的巨大转变趋势，积极地尝试和拓展新的业务和商业盈利模式。但由于缺乏有效的普适计算服务准备(ServiceProvisioning)方法，要真正实现普适计算服务场景，能够随时随地的为用户提供满意的服务，还是一个很困难的任务。近年来，研究者们围绕着服务描述、服务质量(QoS)模型和服务选择等方面展开工作，并取得了一些成果。但这些研究工作多是基于webservices的QoS模型和静态服务质量评估标准，并要求用户预先安装服务代理软件，因此这些方法都不太适用于移动多变、资源受限的普适计算环境，严重制约了普适计算环境中服务准备的研究和应用。另外普适计算与以往的计算模式显著不同之处在于用户成为整个计算环境真正的核心，普适计算的目标是将计算系统融入人们的日常生活中，以隐形的或更加自然的方式为人们提供服务，这就要求一种新型的、适合普适计算环境的服务准备方法，能够根据动态变化的情境信息(Context)自适应对服务进行评估和选择，为用户提供既满足其需求和个人偏好，又与便携式设备能力相匹配的信息服务。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，用于向移动用户提供满意的信息服务，该方法包括以下步骤：1)采集至少一种情境信息，并采用统一的六元组情境信息模型表示所述的情境信息；2)将采集的情境信息进行分类，分为布尔型情境信息和模糊型情境信息；3)搜集移动用户当前可访问的服务，解析其服务描述文件，对每个服务分别建立适合普适计算环境的层状服务满意度模型，所述的层状服务满意度模型中的各节点映射与该服务相应的情境信息；4)根据各服务的层状服务满意度模型和采集的情境信息，对布尔型情境信息采用一阶谓词逻辑推理方法，对模糊型情境信息采用模糊逻辑方法计算出相应服务的服务满意度值，并选择向用户提供的服务集合。步骤1)中的六元组情境信息模型具体表示为：Context(Category,Subject,Relater,Value,Metric,Time)；其中，Category为普适计算环境中与情境信息相关联的实体的类型名称；Subject为情境信息描述的与某一特定Category相关的主体名称；Relater用于描述Subject和Value之间的关系；Value描述与情境信息主体状态相关的值，Metric用于对情境信息主体值的不同度量标准进行标记；Time表示情境信息生成的时刻，或情境信息主体保持某一特定状态值的时间段，或是情境谓词保持为真的时间段。步骤3)中所述的服务描述文件包括加载和执行该服务的资源需求和提供该服务的约束条件。所述的步骤4)具体包括以下子步骤：201)根据各服务的层状满意度模型，建立服务评估函数并计算相应服务的服务满意度值，所述的服务评估函数为：ψ(si)＝H(si)·E(si),i∈[1,m]，其中，si为第i个服务，H(si)为第i个服务中的布尔型情境信息的服务满意度评价函数，E(si)为第i个服务中的模糊型情境信息的服务满意度评价函数，m为用户当前可访问的服务的总个数；202)判断ψ(si)是否大于设定的服务满意度阀值λ，若是则将服务si列入向用户提供的服务集合，否则舍弃该服务，其中λ∈[0,1]。所述的步骤201)中若(S)，则ψ(si)＝0，直接舍弃该服务；若si∈L(S)，则ψ(si)＝E(si)，其中L(S)＝{si|H(si)＝1∧si∈S}。所述的步骤201)中H(si)具体为：其中S为用户当前可访问的服务的集合，C是与服务si相关的布尔型情境信息的集合，ck为集合C中的第k个布尔型情境信息，hk为一阶谓词逻辑推理函数。所述的步骤201)中计算模糊型情境信息的服务满意度评价函数E(si)前还需要对模糊型情境信息进行量化处理，具体为：若模糊型情境信息具有连续性，则通过线性曲线模型进行量化，若模糊型情境信息具有离散特性，则通过非线性饱和曲线模型来进行量化。所述的E(si)通过层次化模糊评估算法获取。所述的线性曲线模型为：或其中，qv为需要量化的模糊型情境信息的实际值，qvmax为需要量化的模糊型情境信息的最大值，而qvmin为需要量化的模糊型情境信息的最小值，qv'为需要量化的模糊型情境信息的量化值。所述的非线性饱和曲线模型为：或，其中，qv为需要量化的模糊型情境信息的实际值，qvmax为需要量化的模糊型情境信息的最大值，而qvmin为需要量化的模糊型情境信息的最小值，qv'为需要量化的模糊型情境信息的量化值。在上述服务准备结束后，将选择的向用户提供的服务集合中的服务以按服务满意度值降序的服务列表的形式定时向移动用户进行推送，并通过消息或用户界面提醒用户新服务列表和服务更新情况。移动用户可以自主选择或是通过设定自动运行服务满意度值较高的服务。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：(1)该专利技术引入服务层状服务满意度模型，并将模型中各层映射到相应的情境信息，当情境信息发生变化时，能实时计算更新服务满意度值，从而为用户提供满意的服务；(2)该方法适合移动多变、资源受限的普适计算环境。附图说明图1为本专利技术的服务准备方法流程图；图2为具有情境感知的服务准备模型的结构示意图；图3为加入请求信息(JRI)的编码格式；图4为加入声明信息(JDI)的编码格式；图5为服务列表(servicelist)的编码格式；图6为层次化模糊评估树的结构示意图；图7为具有情境感知的服务准备模型中各部件交互过程结构示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。实施例如图1所示为一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，所述的服务准备特指“服务系统通过感知情境信息，评估可获得信息服务以及向用户提供个性化的和令人满意的信息服务的过程”。为了便于说明，本专利技术中把每一对终端用户和他/她的便携式设备称为一个移动节点(MobilePeer,缩写为MP)，当有多个移动节点在系统中时，将第i个移动节点记为MPi。该服务准备方法通过搜集和分析处理包括用户的位置、喜好和计划行程，以及移动设备和当前可访问的服务的状态等情境信息，设计适合普适计算环境的服务满意度模型，引入服务满意度概念和度量指标，应用一阶逻辑和模糊逻辑对当前可用的服务进行层次化评估和选择，向用户准确、及时的进行服务推送，从而满足个性化服务的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，用于向移动用户提供满意的信息服务，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)采集至少一种情境信息，并采用统一的六元组情境信息模型表示所述的情境信息；2)将采集的情境信息进行分类，分为布尔型情境信息和模糊型情境信息；3)搜集移动用户当前可访问的服务，解析其服务描述文件，对每个服务分别建立适合普适计算环境的层状服务满意度模型，所述的层状服务满意度模型中的各节点映射与该服务相应的情境信息；4)根据各服务的层状服务满意度模型和采集的情境信息，对布尔型情境信息采用一阶谓词逻辑推理方法，对模糊型情境信息采用模糊逻辑方法计算出相应服务的服务满意度值，并选择向用户提供的服务集合。

【技术特征摘要】
1.一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，用于向移动用户提供满意的信息服务，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)采集至少一种情境信息，并采用统一的六元组情境信息模型表示所述的情境信息；2)将采集的情境信息进行分类，分为布尔型情境信息和模糊型情境信息；3)搜集移动用户当前可访问的服务，解析其服务描述文件，对每个服务分别建立适合普适计算环境的层状服务满意度模型，所述的层状服务满意度模型中的各节点映射与该服务相应的情境信息；4)根据各服务的层状服务满意度模型和采集的情境信息，对布尔型情境信息采用一阶谓词逻辑推理方法，对模糊型情境信息采用模糊逻辑方法计算出相应服务的服务满意度值，并选择向用户提供的服务集合。2.根据权利要求1所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，步骤1)中的六元组情境信息模型具体表示为：Context(Category,Subject,Relater,Value,Metric,Time)；其中，Category为普适计算环境中与情境信息相关联的实体的类型名称；Subject为情境信息描述的与某一特定Category相关的主体名称；Relater用于描述Subject和Value之间的关系；Value描述与情境信息主体状态相关的值，Metric用于对情境信息主体值的不同度量标准进行标记；Time表示情境信息生成的时刻，或情境信息主体保持某一特定状态值的时间段，或是情境谓词保持为真的时间段。3.根据权利要求1所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，步骤3)中所述的服务描述文件包括加载和执行该服务的资源需求和提供该服务的约束条件。4.根据权利要求1所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，所述的步骤4)具体包括以下子步骤：201)根据各服务的层状满意度模型，建立服务评估函数并计算相应服务的服务满意度值，所述的服务评估函数为：ψ(si)＝H(si)·E(si),i∈[1,m],其中，si为第i个服务，H(si)为第i个服务中的布尔型情境信息的服务满意度评价函数，E(si)为第i个服务中的模糊型情境信息的服务满意度评价函数，m为用户当前可访问的服务的总个数；202)判断ψ(si)是否大于设定的服务满意度阀值λ，若是则将服务si列入向用户提供的服务集合，否则舍弃该服务，其中λ∈[0,1]。5.根据权利要求4所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，黄海量，
申请(专利权)人：上海财经大学，
类型：发明
国别省市：上海,31