用户意图与上下文驱动的服务选择模型：一种动态优化策略

本文主要探讨了"基于用户意图和上下文的服务选择模型"这一主题，针对互联网连接的海量对象和服务环境中的服务选择问题进行深入研究。在现实世界中，服务提供商通常通过具备多种功能的实体互相协作，为用户提供服务。传统的功能性服务选择过程由于服务数量众多，服务质量（QoS）成为了决定合适服务的关键因素。然而，QoS的重要性会因用户偏好、上下文和意图的变化而波动。 当前，学者们在理解用户偏好，特别是如何结合用户意图和上下文进行服务选择方面存在不足。研究者提出了一个创新的模型，旨在动态适应用户行为和上下文，以更精确地衡量和表达不同QoS的重要性。这个模型考虑了用户的历史行为数据和实时情境，通过计算QoS的重要性权重，帮助系统有效地评估和预测用户的期望服务。 为了优化搜索空间和处理多标准决策，文中提出采用动态K-Skyline方法，这是一种高效的服务选择和排名策略。这种方法能够在众多服务中筛选出与用户偏好最匹配的选项。通过一个实际案例研究和使用真实世界的数据集，研究人员验证了新模型的有效性和实用性。实验结果显示，该模型能够准确地根据用户意图和上下文动态调整服务选择，体现了其在实际应用中的价值。 值得注意的是，本研究是在沙特国王大学的监督下完成，并遵循了开放获取的CCBY-NC-ND许可证协议，这意味着读者可以自由地分享和使用文章内容，但需注明作者及版权信息。本文的发表时间为2023年，展示了当前在服务选择领域的前沿进展，对于理解和改进物联网、云计算环境中的人机交互具有重要意义。