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Resolving context conflicts using Association Rules (RCCAR) to improve quality of context-aware systems

机译：使用关联规则（RCCAR）解决上下文冲突，以提高上下文感知系统的质量

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Context-aware systems (CASs) face many challenges to keep high quality performance. One challenge faces CASs is conflicted values come from different sensors because of different reasons. These conflicts affect the quality of context (QoC) and as a result the quality of service as a whole. This paper conducts a novel approach called RCCAR resolves the context conflicts and so contributes in improving QoC for CASso RCCAR approach resolve context conflicts by exploiting the previous context using Association Rules (AR) to predict the valid values among different conflicted ones. RCCAR introduces an equation that evaluates the strength of prediction for different conflicted context elements values. The approach RCCAR has been implemented using Weka 3.7.7 and results show the success of the solution for different experiments applied to different scenarios designed to examine the solution according to different possible conditions.
机译：上下文感知系统（CAS）面临许多挑战，以保持高质量的性能。 CASs面临的一个挑战是，由于不同的原因，来自不同传感器的值冲突。这些冲突影响上下文的质量（QoC），从而影响整个服务的质量。本文采用一种称为RCCAR的新颖方法来解决上下文冲突，因此有助于提高CAS的QoC。RCCAR方法通过利用关联规则（AR）来利用先前的上下文来预测不同冲突对象之间的有效值，从而解决了上下文冲突。 RCCAR引入了一个方程，该方程可评估不同冲突上下文元素值的预测强度。 RCCAR方法已使用Weka 3.7.7实施，结果表明该解决方案在不同实验中的成功，这些实验适用于根据不同可能条件检查解决方案的不同方案。

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