[发明专利]一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法

权利要求书

1.一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，用于向移动用户提供满意的信息服务，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)采集至少一种情境信息，并采用统一的六元组情境信息模型表示所述的情境信息，所述的六元组情境信息模型具体表示为：Context(Category,Subject,Relater,Value,Metric,Time)；

其中，Category为普适计算环境中与情境信息相关联的实体的类型名称；Subject为情境信息描述的与某一特定Category相关的主体名称；Relater用于描述Subject和Value之间的关系；Value描述与情境信息主体状态相关的值，Metric用于对情境信息主体值的不同度量标准进行标记；Time表示情境信息生成的时刻，或情境信息主体保持某一特定状态值的时间段，或是情境谓词保持为真的时间段；

2)将采集的情境信息进行分类，分为布尔型情境信息和模糊型情境信息；

3)搜集移动用户当前可访问的服务，解析其服务描述文件，对每个服务分别建立适合普适计算环境的层状服务满意度模型，所述的层状服务满意度模型中的各节点映射与该服务相应的情境信息；

4)根据各服务的层状服务满意度模型和采集的情境信息，对布尔型情境信息采用一阶谓词逻辑推理方法，对模糊型情境信息采用模糊逻辑方法计算出相应服务的服务满意度值，并选择向用户提供的服务集合。

2.根据权利要求1所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，步骤3)中所述的服务描述文件包括加载和执行该服务的资源需求和提供该服务的约束条件。

3.根据权利要求1所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，所述的步骤4)具体包括以下子步骤：

201)根据各服务的层状满意度模型，建立服务评估函数并计算相应服务的服务满意度值，所述的服务评估函数为：

ψ(s_i)＝H(s_i)·E(s_i),i∈[1,m]_,

其中，s_i为第i个服务，H(s_i)为第i个服务中的布尔型情境信息的服务满意度评价函数，E(s_i)为第i个服务中的模糊型情境信息的服务满意度评价函数，m为用户当前可访问的服务的总个数；

202)判断ψ(s_i)是否大于设定的服务满意度阀值λ，若是则将服务s_i列入向用户提供的服务集合，否则舍弃该服务，其中λ∈[0,1]。

4.根据权利要求3所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，所述的步骤201)中若则ψ(s_i)＝0，直接舍弃该服务；若s_i∈L(S)，则ψ(s_i)＝E(s_i)，其中L(S)＝{s_i|H(s_i)＝1∧s_i∈S}。

5.根据权利要求3所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，所述的步骤201)中H(s_i)具体为：

其中S为用户当前可访问的服务的集合，C是与服务s_i相关的布尔型情境信息的集合，c_k为集合C中的第k个布尔型情境信息，h_k为一阶谓词逻辑推理函数。

6.根据权利要求3所述的一种移动普适计算环境中基于情境信息的服务准备方法，其特征在于，所述的步骤201)中计算模糊型情境信息的服务满意度评价函数E(s_i)前还需要对模糊型情境信息进行量化处理，具体为：若模糊型情境信息具有连续性，则通过线性曲线模型进行量化，若模糊型情境信息具有离散特性，则通过非线性饱和曲线模型来进行量化。