52、面向移动用户的可扩展上下文模型探索

面向移动用户的可扩展上下文模型探索

在当今科技飞速发展的时代，上下文感知技术、智慧城市以及上下文感知推荐系统等领域正逐渐成为研究和应用的热点。下面将深入探讨这些领域的相关概念、模型以及它们之间的联系。

上下文感知

“上下文感知”这一特性通常用于描述任何能从使用上下文中受益的系统。如今，计算应用在各种新环境中运行，如嵌入汽车或可穿戴设备中。这些应用利用上下文信息来响应和适应计算环境的变化，变得越来越具有上下文感知能力，就像 Google Now 应用一样。

在相关研究中，有许多对上下文感知的定义。例如，如果一个系统“使用上下文为用户提供相关信息和/或服务，且相关性取决于用户的任务”，那么它就被认为是上下文感知的。以推荐系统（RS）为例，它会根据用户偏好的上下文信息为用户推荐合适的视频集。

智慧城市

由于新技术（如物联网）和基础设施（如智能管理、智能交通、智能经济等）的快速持续发展，很难给出智慧城市的统一定义。近年来，根据这些发展的技术和基础设施，出现了几种关于智慧城市的演进描述。简单来说，智慧城市是利用信息和通信技术（ICT）来提高城市服务质量或降低成本的城市。

智慧城市概念的最显著特征是城市居民在城市发展和日常管理中不扮演积极角色，处于被动地位。其主要目标是改善城市居民的生活和工作，使其更加便捷。在这种情况下，上下文感知推荐系统作为智能应用，在智慧城市中找到了用武之地，以促进用户的职业和社交生活。

上下文感知推荐系统

推荐系统研究通常探索和开发基于用户品味、偏好以及过去活动（如先前购买）为个体用户推荐各种产品、服务或其他项目的技术和应用。上下文感知推荐系统（CARS）是推荐