An approach for Context-aware Service Discovery and Recommendation

又开始看论文鸟~仍然是属于服务发现和推荐的一篇文章

Introduction

Context上下文(怎么翻译比较好?),描述了用户的情况、位置或用户与应用和环境的交互。上下文可以描述为context type和context value的对的集合。

一个context-aware system对用户的context做反应,而不需要用户的介入。大多数的context-aware system需要系统设计者人工的定义所有的context类型,而且建立感知的上下文情境和相应的服务的关系,用if then这种形式。比如小明是个学生兼文青,要去北京旅游,那么对这种情境,我们就定义提供的服务为:介绍廉价旅馆以及像南锣鼓巷这种文艺小青年爱去的地方。

本文的方法是可以自动的搜寻符合用户潜在需求的服务的,不需要预先用if-then这种形式来定义。

Approach

其实方法很简单,paper里罗里吧嗦了一堆,介绍了很多概念什么的。还是上面那个例子:小明是个学生兼文青,要去北京旅游。这个情境里面,学生,文青,北京,旅游这些都是context value,对于这些context value,我们搜索相对应的本体,找到本体中相交的地方,比如文青对应的本体里有“南锣鼓巷”这个entity,北京对应的本体里也有“南锣鼓巷”,那么就用“南锣鼓巷”作为搜索关键词,搜索相应的服务。

Experiment

实验部分就是作者yy了五个用户情境,然后先人工的找一些SharedElementSet,再用本文的方法自动找到SharedElementSet,计算Precision, Recall

然后用SharedElementSet里的关键词来推荐服务,计算Precision, Recall

Conclusion

paper提出的方法有一定的借鉴意义,但是实验部分不是很清楚,开会的时候老师也提出了= =,其实作者也知道,他在文章末尾写了句以后的工作是用更多的用户情境进行实验。

PS:其实应该用一个例子来讲解的,概念什么的在例子里带过就好了,一个例子贯穿始终,这样大家理解起来更容易一些,下次要注意