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首页> 外文期刊>International journal of advanced pervasive and ubiquitous computing >Design of Context Aware Recommendation Engine for Cell Phone using Bayesian Network, Fuzzy Logic, and Rough Set Theory
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Design of Context Aware Recommendation Engine for Cell Phone using Bayesian Network, Fuzzy Logic, and Rough Set Theory

机译：基于贝叶斯网络，模糊逻辑和粗糙集理论的手机上下文感知推荐引擎设计

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In this paper the authors have presented design and implementation of context aware service recommendation engine for cellphone. Context aware service recommendation engine for mobile is designed to automatically adopt its behavior to changing environment. To achieve this, an important issue to be addressed is how to effectively select services for adaptation according to the user's current context. In this paper, the authors propose an intelligent service recommendation model. They formulate the service adaptation process by using artificial intelligence techniques like Bayesian Network, fuzzy logic and rough sets based decision table. Bayesian Network to classify the incoming call (high priority call, low priority call and unknown calls), fuzzy linguistic variables and membership degrees to define the context situations, the decision rules for adopting the policies of implementing a service.
机译：在本文中，作者介绍了用于手机的上下文感知服务推荐引擎的设计和实现。用于移动设备的上下文感知服务推荐引擎旨在自动采用其行为来适应不断变化的环境。为了实现这一点，要解决的一个重要问题是如何根据用户的当前上下文有效地选择用于适配的服务。在本文中，作者提出了一种智能服务推荐模型。他们使用贝叶斯网络，模糊逻辑和基于粗糙集的决策表等人工智能技术来制定服务适应过程。贝叶斯网络对来电（高优先级呼叫，低优先级呼叫和未知呼叫），模糊语言变量和隶属度进行分类，以定义上下文情况，采用实施服务策略的决策规则。

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