基于上下文感知的智能交互系统模型

上下文感知是提高人机交互智能性的重要途径，上下文信息能否在计算过程中真正发挥其作用主要取决 于两个方面：一是从交互环境中提取和形成上下文；二是协调控制各种上下文与高层应用之间的通信=文中围绕这 两个问题展开讨论，提出了一种上下文感知和调度的策略，并建立了一个基于上下文感知的智能交互系统结构模型= 介绍了按照所述策略和模型构建的实例系统，初步证明了其合理性和有效性=

【需求工程】系统和上下文

该PPT由本人自己制作，讲述了需求工程里《系统和上下文》的相关概念

论文研究-基于上下文的服务推荐系统 .pdf

基于上下文的服务推荐系统，林枫，胡铮，本文在基于SOA的泛在多节点业务协同执行环境架构的基础上设计了基于上下文的服务推荐系统，该上下文系统承接业务协同执行环境架构

基于上下文自适应算术编码

信息论实验报告必备编码——基于上下文自适应算术编码

基于上下文的知识表示和推理

对人工智能很好的学习资料，描述了基于上下文的知识表示方法和推理过程。

对Linux内核中进程上下文和中断上下文的理解

( 对Linux内核中进程上下文和中断上下文的理解

论文研究-分布式上下文敏感复杂事件处理方法.pdf

针对物联网事件云的复杂事件处理面临的海量事件规模、分布式数据处理、上下文相关等挑战, 提出一种分布式的上下文敏感复杂事件处理方法。该方法基于模糊本体进行事件上下文的表示和推理, 通过查询重写支持事件上下文处理, 并基于查询规划和数据划分进行分布式处理与启发式优化。实验结果表明, 该方法能够处理模糊事件上下文, 对于大规模物联网事件云上下文敏感复杂事件的处理具有比一般方法更好的性能和可伸缩性。

上下文感知推荐系统

上下文感知推荐系统，综述上下文感知推荐系统，综述

论文研究-基于上下文信息的中文命名实体消歧方法研究.pdf

在语义标注过程中，为了消除文本中给定的命名实体与知识库中实体映射过程中出现的歧义问题，提出了一种基于上下文信息相似度值排序的命名实体消歧方法。消歧方法包括实体表示预处理、候选实体列表构建和相似度值排序算法三部分。针对命名实体指称多样性问题，使用实体表示预处理方法抽取标准实体；然后利用中文在线百科构建语义知识库，得到标准实体的语义列表；同时提出利用相似度值排序方法解决标准实体与语义列表映射的指称歧义性问题，对于在知识库中未找到语义的实体采用HAC聚类算法进行消歧处理。实验结果表明，该的方法能够有效地把中文网页真实数据集中文本的实体映射到知识库中对应无歧义的实体上。

基于形状上下文的复杂验证码识别算法

使用改进的形状上下文方法对复杂验证码进行识别，采用整体识别方法，不对图片进行切割，使用半极坐标圆进行建模的方式， 解决2 个字符连接处像素点建模互相干扰的问题。设计并实现复杂验证码识别算法，并与简单验证码进行比较。实验结果证明，复杂验证 码识别算法能对字符粘连的复杂验证码进行识别。

论文研究-基于上下文语义的恶意域名语料提取模型研究.pdf

针对目前基于白名单过滤技术在海量文本中恶意域名提取的漏报、误报等问题，提出了一种基于上下文语义的恶意域名语料提取模型。该模型分别从恶意域名所在语句的上下文单词、短语进行语义分析，并利用自然语言处理技术自动生成描述恶意域名的语料。通过该模型对公开的APT（Advanced Persistent Threat）分析文档数据提取了大量恶意域名语料数据。利用安全博客文章数据并结合基于随机森林算法的机器分类模型对论文提取的恶意语料的有效性进行了验证。

论文研究-基于上下文的分块图像联合压缩加密算法.pdf

为了研究图像压缩与加密同步进行及提高安全性问题, 提出了一种基于改进零树结构的分块图像联合压缩加密算法, 将图像对应不同分块区域映射到相应子带中。利用密钥对图像压缩产生的原始上下文进行修正, 然后与判决一起送往自适应算术编码器实现图像联合压缩加密。由于自适应算术编码的概率跳转规律复杂, 相对概率固定的区间分裂算术编码安全性更好。对所提出的算法进行仿真, 结果表明：与原始图像压缩算法相比较, 所提出的算法具有基本相当的压缩效率; 而采用的图像分块方法能够灵活地控制不同区域图像的相对质量及更好地实现信息安全防护; 使用不同的密钥可以进行分块加密, 实现了对重要信息的隐私和机密保护。

操作的上下文和基于上下文的操作转换

操作转换(OT)是一项一致性维护和群撤销的技术，并且这项技术已经应用与不断增长的协同应用方面。在决定它的解决现存问题和新问题的能力和正确性的上，OT的理论基础是最关键的。因果理论是所有以前OT系统的理论基础，但是它并不能确保所有的正确性。过去研究围绕这个问题发明了各种不同的部分，这样导致OT算法的复杂性增加了。在做了一系列关于OT算法的设计和实验之后，我们将我们所研究的和设计的一种新的理论呈现在本文中，这种理论更易懂而且更好的解决OT的问题，这种方法降低了以前OT的复杂性，并且支持后续的发展。这篇文章我们主要讲述了：上下文的理论和基于上下文（COT）的操作转换算法。COT算法是一种能够支持do和某一操作的任一形式的undo的算法，而且COT算法不要求转换函数满足可逆性、收敛性质2以及反向性质2和3。COT算法比以前的OT控制算法不仅简单高效，而且还简化了转换函数的设计。在一般的协同工程中，我们以及完成了COT算法的设计并用它来支持一些新的协同应用。

一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法

针对常规推荐算法数据单一、准确性和可靠性都比较低的问题,提出了将时间和标签上下文信息加入到推荐算法中,以丰富单个用户或商品的信息。利用时间信息挖掘用户间的影响关系,同时利用标签上下文来衡量物品间的关系,最后将用户关系向量和物品关系向量融合到概率矩阵分解模型中。实验结果表明,提出的协同过滤推荐算法能够提高推荐的准确性和精度。

LTE Context(上下文)管理

当UE开机并附着上网络时，MME立刻为这个UE分配一个S-TMSI，S-TMSI指向存储在MME中的UE上下文。MME UE上下文中包含了从HSS下载的用户签约数据。MME将用户签约数据存储在本地能够大大加快类似承载建立流程的执行速度。而且，MME UE上下文还包含了一些动态数据，比如终端能力（capabilities）、已经创建的Bearer清单，等等。 为了减少E-UTRAN的开销和UE的处理负担，当UE进入ECM-IDLE状态时，所有UE相关的信息（包括UE上下文）都会被接入网和UE清除。只有MME依然保留UE上下文（包括已经为该UE创建的bearer信息）。