12、解释和清理上下文感知查询结果

解释和清理上下文感知查询结果

1 动机

在上下文感知计算中，查询结果的解释和数据清理对于提高系统的透明度和用户信任至关重要。随着上下文感知应用的普及，用户不仅希望获得准确的结果，还需要理解这些结果是如何得出的，尤其是在结果涉及不确定数据时。此外，用户反馈机制可以帮助系统不断改进查询结果的质量。

2 结果解释与不确定数据清理技术

2.1 一般解释

解释是指提供额外信息，帮助用户理解查询结果的来源和推理过程。在上下文感知计算中，解释不仅包括查询结果的内容，还包括上下文数据的来源和处理方式。

2.2 数据库中的解释

在数据库领域，解释通常涉及查询的执行计划、索引使用情况以及数据源的可靠性。通过解释，用户可以更好地理解查询的执行过程，从而优化查询性能或调整查询条件。

2.3 用户反馈

用户反馈是提高查询结果质量的重要手段之一。通过收集用户的反馈，系统可以识别和修正查询中的错误或不足之处，进而提升用户体验。常见的用户反馈方式包括评分、评论和直接修改查询结果。

2.4 清理数据不确定性

清理不确定数据是确保查询结果准确性的关键步骤。不确定数据可能源于多种因素，如传感器故障、数据传输错误或上下文信息的不完整性。有效的清理方法包括数据验证、异常值检测和数据融合。

3 解释设施的设计原则

为了有效解释查询结果，系统需要具备以下设计原则：

1. 简洁性 ：解释应尽量简短，避免过多技术术语，确保普通用户也能理解。