22、上下文地图：检测上下文关联性的模型

上下文地图：检测上下文关联性的模型

1. 引言

上下文感知计算专注于利用描述实体（如地点、人或物体）当前上下文的信息。在实践中，这些信息包括实体的状况和可能的行动，这些信息由与实体相关的设备传感器或托管这些设备的基础设施捕获。为了存储和利用这些上下文信息，上下文感知系统采用了复杂的上下文模型，这些模型以适合进一步处理的方式表示从现实世界捕获的上下文，例如识别上下文的连贯性和推断新的上下文。

上下文感知在众多应用领域都有应用，特别是移动设备的使用强调了对高度动态环境的利用。然而，向移动应用提供最新的上下文信息是一项复杂的工作。因此，上下文感知系统通常是中间件解决方案，能够自主获取和管理上下文数据，并通过专用接口将结果上下文提供给高级应用。

为了识别各个实体上下文之间的相似性，我们采用了基于位置计算的技术。基于地图的位置模型虽然具有高度的专业性，但它的原理也可以应用于传统的上下文感知计算。我们发现，位置领域中的接近性原理也可以应用于上下文感知的某些方面。地理上的接近性表示实体彼此靠近，将这一概念推广到更一般的上下文，上下文接近性可以表示上下文相似或相关，即彼此“接近”。

这种方法催生了上下文地图模型的概念，它将上下文信息抽象到一个n维地图中，为每个上下文信息分配一个地图位置。由于这个上下文模型以n维笛卡尔地图模型表示上下文信息，因此可以将基于位置感知计算的机制应用于非位置上下文信息。

为了识别上下文接近性，我们计算n维上下文之间的欧几里得距离来确定它们的相似程度，就像我们计算三维空间中物体位置之间的距离一样。在我们的方法中，我们将上下文边界定义为不同上下文之间的相似程度。更准确地说，我们根据上下文在上下文地图中彼此之间距离的变化来监测它们之间的