| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题来源与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题相关技术的国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 情境感知相关研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 服务计算相关研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 居家养老服务研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 现有研究的不足 | 第16页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第16-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 居家养老服务领域分析 | 第20-33页 |
| 2.1 居家养老服务分析 | 第20-23页 |
| 2.1.1 服务需求特性及服务分类 | 第20-21页 |
| 2.1.2 服务需求和需求模式 | 第21-22页 |
| 2.1.3 服务和服务模式 | 第22-23页 |
| 2.2 居家养老服务构建整体思路 | 第23-24页 |
| 2.3 居家养老服务情境模型 | 第24-31页 |
| 2.3.1 情境信息分类 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于本体的居家养老服务情境模型 | 第26-28页 |
| 2.3.3 基于owl的居家养老服务情境模型描述 | 第28-31页 |
| 2.4 相关情境模型对比 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于情境感知的居家养老服务需求获取技术 | 第33-60页 |
| 3.1 居家养老服务需求获取总体设计 | 第33-34页 |
| 3.2 基于随机森林和行为相似性的行为识别方法 | 第34-44页 |
| 3.2.1 问题背景 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于随机森林和行为相似性的两层行为识别算法 | 第35-39页 |
| 3.2.3 实验与分析 | 第39-44页 |
| 3.3 基于规则剪枝和增强证据理论的需求推理算法 | 第44-58页 |
| 3.3.1 问题背景 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于规则剪枝的需求推理算法 | 第45-48页 |
| 3.3.3 基于增强证据理论的需求推理算法 | 第48-55页 |
| 3.3.4 基于规则剪枝和增强证据理论需求推理算法适用场景 | 第55页 |
| 3.3.5 实验分析 | 第55-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 面向居家养老的主动服务方法 | 第60-72页 |
| 4.1 服务方案构造流程 | 第60-61页 |
| 4.2 面向均衡QOS的服务选择算法 | 第61-67页 |
| 4.2.1 问题背景 | 第61-63页 |
| 4.2.2 面向均衡QoS服务选择算法 | 第63-65页 |
| 4.2.3 实验与分析 | 第65-67页 |
| 4.3 服务方案执行技术设计与实现 | 第67-71页 |
| 4.3.1 基于ContextUML的情境感知服务主动执行模板 | 第67-70页 |
| 4.3.2 情境感知服务主动执行模型建模方法与模型转化 | 第70-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 情境感知服务工具设计与实现 | 第72-83页 |
| 5.1 情境感知服务工具需求分析与总体设计 | 第72-74页 |
| 5.1.1 需求分析 | 第72页 |
| 5.1.2 总体设计 | 第72-74页 |
| 5.2 情境感知服务工具详细设计 | 第74-79页 |
| 5.2.1 情境感知服务管理模块设计与实现 | 第74-76页 |
| 5.2.2 老人居家需求推理器设计与实现 | 第76-78页 |
| 5.2.3 居家服务方案构造器设计与实现 | 第78-79页 |
| 5.3 情境感知工具应用案例验证 | 第79-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
