| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 普适计算概述 | 第10-13页 |
| 1.2 智能空间概述 | 第13-14页 |
| 1.3 上下文感知概述 | 第14-15页 |
| 1.4 智能空间中上下文感知在普适计算中的重要作用 | 第15-17页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 国内外研究现状及初步概念模型 | 第19-29页 |
| 2.1 普适计算研究现状 | 第19-23页 |
| 2.2 智能空间研究现状 | 第23-25页 |
| 2.3 上下文感知研究现状 | 第25-26页 |
| 2.4 初步概念模型 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 通用型普适智能空间（GPBIS）框架建模 | 第29-48页 |
| 3.1 GPBIS 框架建模概述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 GPBIS 框架研究意义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 GPBIS 框架的体系结构 | 第30-31页 |
| 3.2 GPBIS 框架的中间件层 | 第31-37页 |
| 3.2.1 中间件层发展概述及相关特点 | 第31-33页 |
| 3.2.2 GPBIS 框架中间件层设计建模要点 | 第33-35页 |
| 3.2.3 GPBIS 框架中间件层功能及体系结构 | 第35-37页 |
| 3.3 GPBIS 框架面向中间件域的上下文情境信息感知模型 | 第37-41页 |
| 3.3.1 上下文情境信息感知模型概述 | 第37页 |
| 3.3.2 上下文情境信息感知模型体系结构及架设要点 | 第37-41页 |
| 3.4 自适应普适软件描述与集成 | 第41-42页 |
| 3.5 面向领域的自适应普适服务管理机制 | 第42-43页 |
| 3.6 普适服务的自适应集成及动态协同 | 第43-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于GPBIS 框架的SLITPC 系统 | 第48-64页 |
| 4.1 SLITPC 系统概述 | 第48-50页 |
| 4.1.1 SLITPC 系统研究背景及目标 | 第48-49页 |
| 4.1.2 SLITPC 系统的创新点 | 第49-50页 |
| 4.2 轻型用户-影子上下文感知模型 | 第50-52页 |
| 4.3 SLITPC 系统的可扩展资源发现机制 | 第52-58页 |
| 4.3.1 资源信息描述 | 第53-54页 |
| 4.3.2 资源注册 | 第54-56页 |
| 4.3.3 资源查询 | 第56页 |
| 4.3.4 资源发现 | 第56-58页 |
| 4.4 SLITPC 系统的上下文推理机制 | 第58-62页 |
| 4.4.1 基于本体论的推理 | 第58-59页 |
| 4.4.2 贝叶斯网络推理 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 SLITPC 系统中的协同过滤机制 | 第64-72页 |
| 5.1 概述 | 第64页 |
| 5.2 相关技术 | 第64-66页 |
| 5.2.1 基于内容的过滤机制 | 第65页 |
| 5.2.2 协同过滤机制 | 第65-66页 |
| 5.2.3 基于P2P 的新式推荐算法的提出 | 第66页 |
| 5.3 协同过滤中的双标准策略和隐式评级析取机制 | 第66-68页 |
| 5.3.1 双标准策略 | 第66-67页 |
| 5.3.2 隐式评级析取机制 | 第67-68页 |
| 5.4 基于中央数据库方式的协同推荐 | 第68-70页 |
| 5.5 基于GOSSIP 方式的P2P 协同推荐 | 第70-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 SLITPC 系统的应用实例 | 第72-84页 |
| 6.1 SLITPC 应用实例概述 | 第72-77页 |
| 6.1.1 SLITPC 应用实例实现要点 | 第72-73页 |
| 6.1.2 SLITPC 应用实例具体介绍 | 第73-77页 |
| 6.2 SLITPC 普适校园应用实例的系统特色 | 第77-82页 |
| 6.3 本章小结 | 第82-84页 |
| 第七章 全文总结 | 第84-86页 |
| 7.1 主要结论 | 第84页 |
| 7.2 研究展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及已发表论文 | 第90-92页 |
