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随着网络技术的发展和移动设备的广泛的应用,极大的提高了为用户“随时随地”的提供所需服务或是信息的能力。在这样的背景下,基于情境感知的信息推送服务得到了越来越多的关注,成为了近年来一个研究热点。同时,用户对自适应的信息服务的需求也越来越迫切。鉴于移动用户所处的环境是动态多变的,因此给研究者们提出了这样挑战:如何设计能够支持开发具有自适应性的、情境感知系统架构?使系统能够主动为用户提供信息服务的同时,又不会增加用户与应用交互的负担?本文的主要研究目的是为上述问题提供有效的方案,设计并实现一个基于情境感知的系统架构,能够为移动用户的决策支持提供帮助。与传统的办公环境不同的是,移动用户所处环境的情境特征是由不同类型的情境变量所决定的。既包括时间、地点和速度这样可以从传感器获得的外部情境,也包括与用户当前活动或是目标有关的内部情境。为了能满足用户在当前情境下的特定信息需求,面向情境感知的应用不仅能够感知情境的变化,更重要的是为用户推送能够支持其进行决策的信息。特别的,对于处理突发事件的应急人员（比如警察）,其所处的情境具有难以预测,势态演化迅速的特点,因此决策信息的时效性和预测性显得尤其重要。进行有关面向移动用户的情境感知服务的研究,特别是为应急人员推送帮助其进行任务活动的相关信息,对于成功处理突发事件和有效保障人员的人身安全,具有重要的意义。面向应急管理警员的情境感知系统,需要考虑危机处理环境下的特别需求:首先,警员所处的常规状态可以在任何时间,由于突发事件的发生演变为紧急状态。其次,警员的信息需求不仅与当前的任务有关,也受到目标事件和有关客体的影响。最后,有关人身安全的信息对警员来说尤其重要。基于“面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究”这一项目,以及与荷兰警察局合作的MOSAIC项目,本文将移动警员作为研究的目标用户,通过大量基于实例的问卷调查,归纳出了目标用户在特定场景中的信息需求,并相应的提出了设计情境感知系统架构的原则以及策略。虽然已经有大量的研究关注于情境感知服务的应用,如交通导航和虚拟导游,但是,很少有研究提出一个可应用于不同领域、具有一般性的架构。即使多数研究者已经指出利用不同情境变量的重要性,然而目前被使用最多的情境因素仍然是位置信息。而且,现有的情境模型通常只侧重于表示空间和时间这些外部因素,没有综合利用任务活动等内部因素揭示用户的情境特征,因此并不能很准确的表示出用户的信息需求。此外,根据我们的文献调研,当前为处理突发事件应急人员提供信息服务的系统,并不能很好的解决如何根据当前情境计算出信息相关性这样的问题,也缺少对系统属性进行定量评估的方法。本文主要从上述的问题开展深入的研究。主要的研究成果是利用语义网与本体技术,提出了一个具有一般性的、基于情境感知的信息推送系统架构（Contextualized Information Delivery Architecture:CIDA）,能够为移动用户推送支持其正确行动和决策的信息。本文主要的研究工作包括以下几个方面:（1）以处理突发事件的警察为应用实例,通过问卷调查分析,我们证实并归纳出在处理日常小规模事件的背景下,目标用户的特定信息需求。（2）以用户研究中分析出的需求为依据,提出了设计情境感知系统架构的策略。（3）提出了基于本体的情境模型,该模型可以表示出情境的动态特征和用户的信息需求,由一个通用的本体和一个为目标用户设计的领域本体所组成。（4）开发并实现了一个基于规则的信息相关性判定系统（Contextualized Relevance Assessment System,CRAS）。系统的主要模块是一个相关性评估规则引擎（Relevance Assessment Rule Engine:RARE）,可以通过执行不同的规则集,对系统的行为进行重新配置,并根据用户当前的情境实时的判定信息的相关性。（5）基于典型的案例定义了定量的评估方法,对基于规则的系统的性能,尤其是可扩展性和自适应性方面进行了评估。基于不同规则集和数据集对系统进行配置,计算出了系统在不同配置下的查全率和查准率。评估结果表明,查全率和查准率方面,通过与基准值（baseline）所产生的结果作比较,CRAS系统能够根据情境信息,及时准确的为目标用户推送用以支持决策的信息,同时也验证了 CIDA架构的一般性和自适应性。本文的主要创新点为:（1）在对目标用户调研的基础上,提出了一个具有一般性的基于情境感知的系统架构。该架构具有两个重要特点,其一是能够利用基于本体的模型表示出用户所处动态环境的情境特征,特别是能揭示出用户的当前活动和目标这些内部情境变量间的语义关系。其二是自适应性。系统的行为可以通过指定不同的规则集适应不同场景的需求。通过使用我们所定义规则语言（Message Rating Rule Language:MRRL）,开发者只需要花费较少的时间,就可以对规则集进行增量式的扩展。（2）开发了一个能够根据情境、为目标用户判定相关信息的推送系统,利用RDF数据模型和SPARQL查询语句,提出了判定信息相关性的算法。（3）提出了定量评估基于规则的情境感知系统的方法和评价指标。基于大量实验数据,以处理突发事件的警察为应用实例,证实了所实现系统的可行性。