语义网(Semantic Web)是万维网的本质变革,它是由万维网的创始人TimBerners-Lee提出的。语义网上的信息被赋予了明确、清晰的含义,便于人和计算机之间的协作。然而,语义网本体(Semantic Web Ontology)仅能表示静态知识和绝对知识,不适合处理现实世界中动态变化的知识。针对语义网本体实现动态知识管理与控制存在的不足,引入了上下文(Context),进而发展成下一代网络：语用网(Pragmatic Web)。现有的上下文感知系统(Context-Aware System)的架构大多是静态的,研究角度主要有基于本体和基于语义Web技术等,它们无法结合用户当前所处的情境(Situation)及用户偏好,不能准确地理解用户的真实意图,无法为用户提供最适合的服务。针对上述问题,本文借鉴了语用网在表达动态知识方面的优势,提出了面向语用网的上下文感知系统(Pragmatic Web Oriented Context-Aware System,简记为PWCAS),设计了面向语用网的上下文感知系统框架,该框架支持动态知识表达与推理,弥补了传统的语义网本体和上下文感知系统在动态性方面的不足,进而能够更加准确地理解用户的真实意图,以便为用户提供最适合的服务。为了验证面向语用网的上下文感知系统的性能,本文通过基准测试集对系统进行实验验证,实验结果表明,本文设计的PWCAS系统不仅能够准确地理解用户的真实意图,而且能够对现实世界中存在的动态知识进行有效地推理,进而为实现“以用户为中心”的个性化推荐服务打下了良好的基础。