【摘 要】
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随着物联网的发展,很多应用场景下的被动服务提升为主动服务.主动服务无需人来驱动,由系统自动采集数据,根据逻辑进行判断,然后进行服务触发.情景感知(context aware)是实现
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随着物联网的发展,很多应用场景下的被动服务提升为主动服务.主动服务无需人来驱动,由系统自动采集数据,根据逻辑进行判断,然后进行服务触发.情景感知(context aware)是实现主动服务的一种主流方式.本文提出了一种面向主动服务的情境感知引擎,相比与开源的规则引擎如Drools,该引擎支持了更丰富的模型描述语言,如场景与属性的定义、数据有效期设定、接入用户函数等.在处理密集传感器数据时,引擎引入了场景赋值以及数据快照的概念,帮助引擎快速定位数据匹配的场景,有针对性的去匹配规则并触发服务,提升了数据处理的效率和准确率.本文通过两个实验,以模拟传感器数据的方式测试了为模型中场景赋值的操作对整体执行效率带来的提升.
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