环绕智能系统中个性化服务技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·课题研究背景 | 第15-19页 |
| ·研究意义 | 第19-21页 |
| ·主要研究内容 | 第21-23页 |
| ·本文主要创新工作 | 第23-24页 |
| ·本文结构 | 第24-25页 |
| 第2章 AmI-PS 相关技术研究 | 第25-43页 |
| ·推荐系统研究 | 第25-28页 |
| ·推荐系统的定义 | 第25页 |
| ·推荐系统发展 | 第25-27页 |
| ·推荐系统分类 | 第27-28页 |
| ·Context-aware计算研究 | 第28-32页 |
| ·Context定义 | 第28-30页 |
| ·Context获取方法 | 第30页 |
| ·Context建模方法 | 第30-31页 |
| ·现有Context-aware系统和框架 | 第31-32页 |
| ·知识表示 | 第32-36页 |
| ·知识与知识表示 | 第32页 |
| ·表示方法 | 第32-33页 |
| ·知识的本体表示法 | 第33-36页 |
| ·Web服务 | 第36-39页 |
| ·Web服务概念 | 第37页 |
| ·Web服务架构 | 第37页 |
| ·Web服务协议规范 | 第37-39页 |
| ·Web服务特点 | 第39页 |
| ·移动代理 | 第39-40页 |
| ·概念 | 第39页 |
| ·移动代理优点 | 第39-40页 |
| ·移动代理应用 | 第40页 |
| ·无线感知定位技术 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 AmI-PS 体系结构研究 | 第43-67页 |
| ·研究现状 | 第43-48页 |
| ·现有经典PS体系结构 | 第44-47页 |
| ·现有体系结构缺点 | 第47-48页 |
| ·系统概念框架设计 | 第48-54页 |
| ·个性化服务基本思想 | 第48-49页 |
| ·个性化服务模式选择 | 第49-51页 |
| ·AmI-PS概念框架结构 | 第51-54页 |
| ·功能模块设计 | 第54-63页 |
| ·AmI-E端 | 第54-60页 |
| ·用户端模块 | 第60-62页 |
| ·服务端模块 | 第62-63页 |
| ·层次化体系结构 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 AmI-PS 知识表示研究 | 第67-87页 |
| ·基于本体知识表示的基础 | 第67-69页 |
| ·OWL语法基础 | 第67-68页 |
| ·OWL推理 | 第68-69页 |
| ·AmI-PS知识种类 | 第69-72页 |
| ·通用知识 | 第69-70页 |
| ·领域知识 | 第70-72页 |
| ·本体模型建立方法 | 第72-73页 |
| ·本体构建标准 | 第72-73页 |
| ·本体构建过程 | 第73页 |
| ·本体模型构建 | 第73-81页 |
| ·顶层本体 | 第73-77页 |
| ·领域本体构建 | 第77-81页 |
| ·个性化模型的建立 | 第81-84页 |
| ·层次个性化模型方法 | 第81-82页 |
| ·个性化需求模型 | 第82-83页 |
| ·个性化需求满足模型 | 第83-84页 |
| ·个性化服务参数模型 | 第84页 |
| ·冲突解决模型 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 第5章 个性化服务推理技术研究 | 第87-103页 |
| ·用户个性化需求推理 | 第87-92页 |
| ·相关定义 | 第87-88页 |
| ·分布式需求推理模式 | 第88-90页 |
| ·用户个性化需求推理 | 第90-92页 |
| ·满足需求的服务推理 | 第92-99页 |
| ·相关定义 | 第92-93页 |
| ·需求满足服务推理 | 第93-99页 |
| ·服务参数个性化 | 第99-100页 |
| ·相关定义 | 第99-100页 |
| ·推理过程 | 第100页 |
| ·用户个性化服务冲突解决 | 第100-102页 |
| ·相关定义 | 第100-101页 |
| ·冲突解决方案 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第6章 个性化模型学习研究 | 第103-115页 |
| ·学习方法介绍及AmI-PS模型学习内容 | 第103-104页 |
| ·模型学习方法介绍 | 第103-104页 |
| ·AmI-PS学习内容 | 第104页 |
| ·个性化层次模型学习 | 第104-110页 |
| ·需求影响因素的增删 | 第105-106页 |
| ·个性化模型的权重调整 | 第106-110页 |
| ·单一影响因素对决策值影响学习 | 第110-112页 |
| ·冲突解决策略学习 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第7章 AmI-PS 无线定位技术研究 | 第115-131页 |
| ·稀疏锚点定位算法 | 第115-120页 |
| ·定位原理 | 第115-117页 |
| ·定位过程 | 第117-118页 |
| ·多跳协作定位思想 | 第118-120页 |
| ·最小二乘法误差分析优化算法 | 第120-125页 |
| ·测距定位误差因素 | 第120-121页 |
| ·定位误差分析 | 第121-124页 |
| ·优化方法 | 第124-125页 |
| ·实验分析 | 第125-128页 |
| ·定位率 | 第125-126页 |
| ·定位精度 | 第126-128页 |
| ·本章小结 | 第128-131页 |
| 第8章 AmI-PS 原型系统的设计与实现 | 第131-143页 |
| ·应用场景设计 | 第131-132页 |
| ·软硬件平台 | 第132-134页 |
| ·通讯网络 | 第132-133页 |
| ·感知网络平台 | 第133-134页 |
| ·AmI-Adapter | 第134页 |
| ·用户端 | 第134页 |
| ·AmI-E端 | 第134页 |
| ·个性化实现 | 第134-140页 |
| ·需求-服务关系 | 第134-136页 |
| ·用户电视节目个性化模型 | 第136页 |
| ·试验设计 | 第136-140页 |
| ·系统评价 | 第140-141页 |
| ·原型实景 | 第141-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 结论 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-155页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第155-157页 |
| 致谢 | 第157页 |
