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基于语义Web的上下文感知系统研究的中期报告
目前，基于语义Web的上下文感知系统已经成为智能化、自适应系统的重要组成部分。本中期报告主要介绍了研究进展及成果。
1.研究背景和意义
上下文感知系统是面向物联网，可以自动感知环境变化，并且能够根据环境变化以及用户需求做出相应决策的系统。而基于语义Web的上下文感知系统能够更好地实现上下文感知，因为它可以将知识显式地表示成语义形式，以便于计算机自动理解和推理。因此，基于语义Web的上下文感知系统具有广泛的应用前景。
2.研究现状
目前，基于语义Web的上下文感知系统已经初步研究成功。在系统架构方面，主要考虑到如何收集和表示上下文信息、如何实现上下文理解以及如何根据上下文信息做出相应的系统决策。在实现方法方面，主要采用了基于规则、基于本体、基于推理等方法。
3.研究成果
我们针对语义Web上下文感知系统中的几个关键问题进行了研究：
（1）上下文信息的收集和表示
针对传感器硬件选型、数据采集以及语义表示等问题，我们提出了一种基于本体的上下文信息建模方法。通过将上下文信息显式地表示为本体实体和关系，可以更加直观、清晰地表示上下文信息。
（2）上下文理解
基于语义Web的上下文理解是本研究的重点，我们通过利用知识图谱实现上下文理解，利用本体推理以及本体匹配技术实现了语义理解。
（3）基于语义Web的上下文决策
我们基于规则语言ECA-RULES实现基本的推理引擎，并通过指定上下文下相应的规则库，实现了自适应的上下文感知与推荐系统。
4.研究展望
未来研究将重点关注以下几方面：（1）如何理解和实现基于语义Web的智能上下文感知系统；（2）如何发展更加智能化的上下文决策引擎；（3）如何在不同的环境下实现多个应用的协同工作。