1、近年來，基于智能設備采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和智能感知成為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的熱點，應用于各領(lǐng)域的智能感知技術(shù)從深度和廣度上都在不斷拓展，進而推動了普適計算發(fā)展到了一個全新的階段：不僅是針對簡單、特定的情景開發(fā)獨立應用，而是順應物聯(lián)網(wǎng)的潮流，越來越趨向于整體、開放、智能的環(huán)境，更多地考慮資源融合并統(tǒng)一管理所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。學術(shù)界關(guān)于智能感知系統(tǒng)的研究目前多數(shù)是針對醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等領(lǐng)域，對智能商場環(huán)境的研究還不多見。同時，現(xiàn)有的系統(tǒng)

2、多是基于用戶消費數(shù)據(jù)的分析，鮮有對于用戶行為的研究和使用，而且各類商場推薦系統(tǒng)互相獨立，缺乏系統(tǒng)性、通用性和拓展性。
　　本文以基于智能商圈的推薦系統(tǒng)研究為主線，旨在設計一個基于智能商圈的上下文感知架構(gòu)，對用戶行為進行建模，并對架構(gòu)中數(shù)據(jù)高效存儲查詢和地圖索引等關(guān)鍵技術(shù)進行深入研究，主要做了三個方面的工作：（1）設計了基于智能商圈的上下文感知架構(gòu)，通過采用層次化和模塊化的方法實現(xiàn)系統(tǒng)各個部分的職責分離、高內(nèi)聚、低耦合，增強系統(tǒng)的拓

3、展性。在感知層屏蔽智能設備異構(gòu)性，獲取商圈內(nèi)各類信息；在模型構(gòu)建層進行數(shù)據(jù)清理，并對用戶行為進行建模，使之存儲為上下文行為模型；在數(shù)據(jù)分析層為各類推薦服務和數(shù)據(jù)挖掘算法提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問接口以及結(jié)果表達接口，以支持各類應用的邏輯處理；在服務層將結(jié)果加以組織，并為用戶返回最合適的推薦信息等服務結(jié)果；在應用層為用戶展示服務效果并用于用戶交互。（2）提出了行為上下文的概念，顧客的行為上下文實質(zhì)上是由用戶在商圈中行為點集合所構(gòu)成的行為路徑，特定的

4、行為點包含了時空數(shù)據(jù)以及在該時間該地點顧客所做出的行為內(nèi)容和相關(guān)數(shù)據(jù)。本文詳細描述了行為上下文模型的結(jié)構(gòu)和訪問接口所包含的具體內(nèi)容。（3）研究了用于提取地圖區(qū)域信息的差異化網(wǎng)格等級劃分策略，以及在大量用戶行為數(shù)據(jù)情況下數(shù)據(jù)處理模塊的高效存儲和查詢機制。
　　本文首先分析了智能商圈以及上下文建模的研究現(xiàn)狀，列出了本文的研究內(nèi)容與創(chuàng)新點。其次介紹了當前主流的一些上下文建模系統(tǒng)，分析了它們的特點和不足之處，進而提出了本文的研究思路，并對