Abstract-Med tanke på den stora mängden befintliga tjänster och de diversifierade behoven i dag, är det tidskrävande för slutanvändare att hitta lämpliga tjänster. För att hjälpa slutanvändare att få sina önskade tjänster erbjuder sammanhangsmedvetna system ett lovande sätt att automatiskt söka och rekommendera tjänster med hjälp av en användares sammanhang. Befintliga kontextmedvetna tekniker har dock begränsat stöd för dynamisk anpassning till nya kontexttyper (t.ex. plats, tid och aktivitet). På grund av mångfalden i användarens miljö kan de tillgängliga kontexttyperna förändras med tiden. Det är utmanande att förutse en komplett uppsättning kontexttyper samtidigt som vi designar ett sammanhangsmedvetet system. I detta dokument föreslår vi en kontextmodelleringsmetod som dynamiskt kan hantera olika kontexttyper och värden. Mer specifikt använder vi ontologier för att förbättra betydelsen av en användares kontextvärden och automatiskt identifiera sambanden mellan olika kontextvärden. Baserat på relationerna mellan kontextvärden fångar vi de potentiella tjänster som användaren kan behöva. En fallstudie genomförs för att utvärdera effektiviteten i vår strategi. Resultaten visar att vår strategi kan använda sammanhang för att hitta användarnas behov och rekommendera deras önskade tjänster med hög precision och återkallande.
Utan att förlita sig på loggfiler föreslår REF ett tillvägagångssätt för att dynamiskt härleda en kontextmodell från ontologier och rekommendera tjänster med sammanhang.
An Approach for Context-Aware Service Discovery and Recommendation
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Web Services', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Web Services', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}