智能环境基于用户交互模态的情境感知服务

智能环境系统构成的复杂性和大量的情境信息增加了为用户提供和布局服务的难度。情境感知服务系统能感知系统运行和人机交互情境,根据相应的决策机制选择适当的设备为用户提供服务,从而简化环境设施的功能布局。在决策过程中引入用户交互模态信息有利于系统根据用户的交互能力和对人机界面的偏好提供服务。把情境细分为用户信息、设备信息、软件信息和环境拓扑信息,针对智能环境提出了一种基于用户交互模态的情境感知服务系统,同时详细说明了利用该技术选择服务的推理过程及其应用方法。通过智慧家庭环境中的场景案例验证了该系统的有效性。     

移动终端智能引擎平台研究

随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。     

情境感知驱动的移动设备自适应用户界面模型

为降低移动设备控制与对话中的用户认知负荷和操作难度,采取基于情境感知的自适应人机交互策略,分析其中的交互机制和可视化形式,建立用户界面模型指导界面设计和原型构建。该模型制定了原始情境数据的分类感知方式、作用机制和结构化组织形式,设定不同的自适应控制策略和情境触发规则,对自适应交互状态转移过程进行约束。形式化定义自适应过程中的界面模式及其转换函数,并提出重构、替代、几何变换、过滤和推送等具体可视化表达形式。根据用户反馈信息选取显性和隐性评价指标,构造评价函数评估自适应效果,对自适应机制进行相应调整与优化。应用此模型进行自适应手机名片夹界面的视觉设计和原型开发,测试结果表明,自适应界面能有效提高用户操作效率和主观满意度,进一步验证了模型的可行性与有效性。     

基于活动的情境感知系统交互设计

情境感知是移动和普适计算研究中一个重要的组成部分。现有研究大多从技术的角度进行情境感知系统的设计和实现。由于缺少对人的情境感知机制的认识,导致系统的情境感知行为和人的期望之间存在着很大的差距。在活动理论和人的情境感知理论的基础上,提出了基于活动的情境感知模型,用于描述特定活动中人的情境感知过程;并在该模型的基础上,提出了基于活动的情境感知系统交互设计方法。通过基于活动的情境感知购物助手的交互设计过程,验证了基于活动的情境感知模型在情境感知系统交互设计中的应用。     

基于uSD的情境感知系统设计与实现*

基于移动终端、情境感知以及无线传感器网络的结合需求,提出了一种应用于移动终端的情境感知系统,包括若干无线传感器节点、情境感知及处理终端、应用服务及执行装置等。针对移动电子设备一般都不具备接入无线传感器网络所需功能单元的现状,利用uSD概念为移动终端设计了一个ZigBee通信功能扩展模块,使移动终端能够从无线传感器网络中获取情境信息,并提供相应的情境感知和处理功能。最后,设计了包含位置等信息的情境感知服务演示系统,初步验证了基于uSD的情境感知系统在移动终端上应用的新颖性和有效性。     

利用情境感知提高 LBS 适切性的研究

针对目前 LBS 发展缺乏用户粘性的瓶颈问题,文中提出 LBS 适切性的概念,并研究了利用情境感知提高这种适切性的关键方法:建立 LBS 情境知识库和 LBS 情境推理机.文中预测了情境感知设备的应用,详细讨论了 LBS 的情境划分,设计了 LBS 情境感知系统的参考架构、LBS 情境知识库的基本结构,以及基于回溯策略的 LBS 情境推理机实现方法.情境感知使 LBS 的输入方式,从显示输入为主向隐式输入为主转变,用户在没有任何输入的状态下就能得到适切的服务,这为提高人机交互的简易性、高效性以及 LBS 系统行为的灵活性和智能性奠定了必要基础     

CAUXT:帮助研究人员在感兴趣的情境中采集用户体验数据

随着移动互联技术的快速发展和普及,产品的使用越来越无处不在,这也要求用户体验研究必须与情境紧密关联。但对于用户体验研究,现有的技术手段在识别和感知研究人员感兴趣的情境上还存在一定的困难,较难根据感兴趣的情境获取用户体验数据。其原因在于:现有系统工具的情境感知与用户体验研究人员的情境感知存在较大差异。目前,用户体验领域缺乏解决此类问题的研究,现有相关领域的此类研究也都是倾向于从算法和计算效率的角度来提升系统的数据采集能力,未从用户体验研究人员的情境感知机理角度来解决问题。文中创新性地通过借鉴认知科学和人机交互领域关于人认知的相关理论来构建用户体验研究人员的情境感知模型,并在此基础上利用情境感知计算技术构建具有情境感知能力的用户体验数据采集系统。通过初步的案例研究表明,此系统能够在一定程度上获取用户体验研究人员感兴趣的情境,并根据这些感兴趣的情境获取用户体验数据。     

基于深度学习的情境感知推荐系统研究进展

传统的推荐系统存在数据高度稀疏、冷启动及用户偏好建模难等问题,而把情境信息融入推荐系统中能有效缓解此类问题.深度学习技术已经成为人工智能领域研究热点,把深度学习应用在情境感知推荐系统当中,为推荐领域的研究带来新的机遇与挑战.本文从情境感知推荐系统相关概念出发,综合整理国内外研究相关文献,介绍深度学习技术融入情境感知推荐系统相关应用模型,提出了基于深度学习的情境感知推荐系统研究的不足以及对未来的展望.     

利用情境感知提高LBS适切性的研究

针对目前LBS发展缺乏用户粘性的瓶颈问题,文中提出LBS适切性的概念,并研究了利用情境感知提高这种适切性的关键方法：建立LBS情境知识库和LBS情境推理机。文中预测了情境感知设备的应用,详细讨论了LBS的情境划分,设计了LBS情境感知系统的参考架构、LBS情境知识库的基本结构,以及基于回溯策略的LBS情境推理机实现方法。情境感知使LBS的输入方式,从显示输入为主向隐式输入为主转变,用户在没有任何输入的状态下就能得到适切的服务,这为提高人机交互的简易性、高效性以及LBS系统行为的灵活性和智能性奠定了必要基础。     

情景感知在移动计算中的应用研究

随着移动商务的发展,情景感知在交互移动计算系统中的应用越来越广泛。为了把这一概念应用到设计的动态环境中,有必要了解什么是情景感知、情景感知的分类等概念。学者们针对情景感知概念的讨论和验证从未停止过,分析情景感知在移动计算中的应用是当前一个重要的研究方向。本文对情景感知概念及移动计算数据获取的方法提出了一些建议。     

基于上下文感知和RFID的智能交互系统

上下文感知是在移动计算环境中实现人机自然交互的关键,该文分析在信息空间和物理空间融合环境中,上下文应具有的意义、特征和作用.结合RFID技术的特点和发展趋势,提出通过基于RFID与移动计算获取上下文以进行智能交互的思想.采用被动式RFID标签跟踪并存储上下文数据,以蓝牙作为无线交互信道,结合移动终端PDA实现嵌入式系统,通过实验给出应用效果.该原形系统在可穿戴计算、医疗看护、残障协助和路标导航等方面具有实验推广价值.     

基于情景感知与约束的移动用户序列行为研究

行为研究是为用户推送个性化服务的关键问题之一。针对移动环境下用户行为的情景敏感性,以及前一行为与后续行为之间的关联性、序列性特征,提出一种以情景感知和情景约束为基础的移动用户序列行为挖掘方法;实验表明了该方法在用户序列行为挖掘的有效性和准确性。     

Innovative socio-technical environments in support of distributed intelligence and lifelong learning

Abstract   Individual, unaided human abilities are constrained. Media have helped us to transcend boundaries in thinking, working, learning and collaborating by supporting distributed intelligence . Wireless and mobile technologies provide new opportunities for creating novel socio-technical environments and thereby empowering humans, but not without potential pitfalls. We explore these opportunities and pitfalls from a lifelong-learning perspective and discuss how wireless and mobile technologies can influence and change conceptual frameworks such as the relationship between planning and situated action, context awareness, human attention, distances in collaborative design activities, and the trade-off between tools for living and tools for learning . The impact of wireless and mobile technologies is illustrated with our research projects, which focus on moving 'computing off the desktop' by 'going small, large, and everywhere'. Specific examples include human-centred public transportation systems, collaborative design, and information sharing with smart physical objects.     

Context Awareness and Mobile Phones

This paper investigates some aspects of how context-awareness can support users of mobile phones, in particular the calling party. The use of mobile and stationary phones is discussed in relation to situational properties of a phone conversation, especially with regards to who might benefit from context-awareness in this context. An initial hypothesis is that mobile phone users communicate context information to each other (verbally) to a much higher degree than do stationary phone users. Mobile phone users could benefit much from context awareness technology, in particular when about to make a call, if they can receive context information regarding the person they are trying to reach prior to establishing the call. We argue that such technology should require low amounts of explicit user interaction, and could lead to less disrupting calls in inappropriate moments, as well as less frustration for the calling party when a call is not answered.     

Playing MUSIC — building context‐aware and self‐adaptive mobile applications

Although the idea of context‐awareness was introduced almost two decades ago, few mobile software applications are available today that can sense and adapt to their run‐time environment. The development of context‐aware and self‐adaptive applications is complex and few developers have experience in this area. On the basis of several demonstrators built by the joint European research project MUSIC, this paper describes typical context and adaptation features relevant for the development of context‐aware and self‐adaptive mobile applications. We explain how the demonstrators were realised using the open‐source platform MUSIC and present the feedback of the developers of these demonstrators. The main contribution of this paper is to show how the development complexity of context‐aware and self‐adaptive mobile applications can be mastered by using an adaptation framework such as MUSIC. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

A lightweight and distributed middleware to provide presence awareness in mobile ubiquitous systems

Several researchers have identified the need to count on presence awareness in ubiquitous systems that support mobile activities, particularly when these systems are used to perform loosely-coupled mobile work. In such a work style, mobile users conduct face-to-face on-demand interactions, therefore counting on awareness information about the position and availability of potential collaborators becomes mandatory for these applications. Most proposed solutions that provide user presence awareness involve centralized components, have reusability limitations, or simply address a part of that service. This article presents a lightweight and fully distributed middleware named Moware, which allows developers to embed presence awareness services in mobile ubiquitous systems in a simple way. The article also describes the Moware architecture, its main components and strategies used to deal with several aspects of the presence awareness support. These design strategies can be reused by software designers to provide presence awareness capabilities into middleware and specific software applications. Moware services were embedded in a mobile ubiquitous system that supports inspectors during the construction inspection process. The preliminary results indicate that the middleware was easy to use for developers, and its services were useful for the end-users.     

情景感知驱动的移动对象多模式轨迹预测技术综述

如何利用多源异构时空数据进行准确的轨迹预测并且反映移动对象的移动特性是轨迹预测领域的核心问题.现有的大多数轨迹预测方法是长序列轨迹模式预测模型,根据历史轨迹的特点进行预测,或将当前移动对象的轨迹位置放入时空语义场景根据历史移动对象轨迹预测位置.综述当前常用的轨迹预测模型和算法,涉及不同的研究领域.首先,阐述了多模式轨迹预测的主流工作,轨迹预测的基本模型类;其次,对不同类的预测模型进行总结,包括数学统计类、机器学习类、滤波算法,以及上述领域具有代表性的算法;再次,对情景感知技术进行了介绍,描述了不同领域的学者对情景感知的定义,阐述了情景感知技术所包含的关键技术点,诸如情景感知计算、情景获取和情景推理的不同类模型,分析了情景感知的不同分类、过滤、存储和融合以及它们的实现方法等.详细介绍了情景感知驱动的轨迹预测模型技术路线及各阶段任务的工作原理.给出了情景感知技术在真实场景中的应用,包括位置推荐,兴趣点推荐等,通过与传统算法对比,分析情景感知技术在此类应用中的优劣.详细介绍了情景感知结合LSTM (long short-term memory)技术应用于行人轨迹预测领域的新方法.最后,总结了...     

一个基于手持移动设备的现代教育信息平台

通过对移动教育特征的分析，设计并实现了一个基于手持设备的移动教育平台。该系统以手持移动计算为载体，采用C／S结构，通过移动通信技术与现代教学手段，将移动教学与传统的网络远程教学相结合，以提高教学效率，增强教和学两个环节的互动性。同时，上下文感知的应用使得系统能够向不同用户提供个性化的服务。