[摘要]移動服務(wù)必須考慮環(huán)境的不確定性。在提供內(nèi)容的服務(wù)中，網(wǎng)絡(luò)資源的聚集和個性化的內(nèi)容組織還存在動態(tài)關(guān)聯(lián)。因此首先探討移動環(huán)境下內(nèi)容服務(wù)的全過程，在此基礎(chǔ)上提出一個一般性系統(tǒng)框架支持資源整合和個性化服務(wù)的統(tǒng)一，探討系統(tǒng)的核心實現(xiàn)機制。
　　[關(guān)鍵詞]移動商務(wù)移動瀏覽 內(nèi)容服務(wù)場景
　　[分類號]C931.6
　　
　　1　引言
　　
　　“在移動服務(wù)中，移動瀏覽是最重要的手機應(yīng)用之一”，這種服務(wù)是在移動環(huán)境下以提供給用戶感興趣的內(nèi)容并使服務(wù)商獲取利潤為目標，通過用戶主動檢索或被動接收的方式，接受內(nèi)容服務(wù)商提供的特定應(yīng)用領(lǐng)域(新聞、天氣預(yù)報、游戲、商業(yè)交易等)的文本、圖片、音頻、視頻等按用戶需求聚集的信息。移動瀏覽作為一種基本的商業(yè)應(yīng)用，可以衍生出更多復(fù)雜的服務(wù)模式。
　　從用戶體驗的角度看，內(nèi)容服務(wù)的質(zhì)量體現(xiàn)在移動環(huán)境下，穩(wěn)定、高效地為用戶提供個性化的內(nèi)容。從移動的特性出發(fā)，改善內(nèi)容服務(wù)質(zhì)量的研究可以分為兩類：①如何利用移動特性提高服務(wù)的質(zhì)量；②如何減弱移動特性對服務(wù)質(zhì)量的消極影響。眾多研究都基于這兩個視角，如利用移動特有的“場景(Context)”從海量資源中過濾有價值的信息；針對網(wǎng)絡(luò)傳輸和終端存儲、計算的局限性，利用語義技術(shù)和“場景”提高服務(wù)的發(fā)現(xiàn)、獲取、組合能力；從內(nèi)容管理的角度探討內(nèi)容資源的采集、描述、組織和應(yīng)用等操作，以提供給用戶最合適的內(nèi)容；從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、協(xié)同代理機制等系統(tǒng)開發(fā)角度探討如何克服移動環(huán)境的“瓶頸”，提高服務(wù)的實施效率。
　　總體來看，目前研究相對集中于微觀層面，缺乏用系統(tǒng)視角闡述移動商務(wù)中內(nèi)容服務(wù)的全過程，特別是資源的聚集和個性化服務(wù)問的動態(tài)關(guān)聯(lián)以及如何受移動環(huán)境的影響、和環(huán)境如何互動等問題。因此本文以面向移動瀏覽的內(nèi)容服務(wù)為切入點，探討內(nèi)容服務(wù)的全過程，然后提出一個一般性系統(tǒng)集成框架滿足這種關(guān)聯(lián)需求，并分析系統(tǒng)的核心實現(xiàn)機制。
　　
　　2　面向移動瀏覽的內(nèi)容服務(wù)的生命周期
　　
　　采用信息資源處理的視角，結(jié)合大量實際商業(yè)應(yīng)用，可以將內(nèi)容服務(wù)的過程歸納成AASIpI過程，即內(nèi)容聚合(Aggregation)、標注(Annotation)、存儲(Stor，age)、個性化整合(Integration＆Personalization)、交互(Interaction)5個階段(見圖1)。
　　
　　2.1內(nèi)容聚合
　　內(nèi)容聚合是根據(jù)服務(wù)模式的設(shè)定，從多數(shù)據(jù)源獲取多樣性的資源，這種資源可以作為“原料”，最終加工為內(nèi)容“成品”提供給用戶。內(nèi)容“原料”的個體作為一種實體，可稱為微內(nèi)容單元(Micro-Content As-set)――上傳到網(wǎng)上并呈現(xiàn)給用戶的電子形式的媒體，如文本、圖像、聲音、視頻或任何其他類型的數(shù)據(jù)。微單元可以集合或分拆成新的微單元，可通過合理的機制查詢、發(fā)現(xiàn)、獲取和復(fù)用。微內(nèi)容的分類取決于不同視角，通過分類可以識別出微內(nèi)容的特征差異，并提供微內(nèi)容的“場景”特征獲取的途徑。收集什么樣的資源、從何處收集，如何收集、收集資源的什么特征信息是該階段要解決的主要問題。
　　
　　2.2內(nèi)容標注
　　機器要具備更高的信息處理能力和智能服務(wù)能力，必須要理解內(nèi)容的“場景”。場景的描述取決于對內(nèi)容的類型辨識，一個微內(nèi)容單元可以理解為同時處于多個分類體系中，是映射到不同體系維度上的多維“場景”特征的集合，這種特征集合需要一種有效的描述機制。元數(shù)據(jù)(Metadata)是“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，是當前主流的資源描述機制。描述微內(nèi)容單元的元數(shù)據(jù)可分為語法元數(shù)據(jù)和語義元數(shù)據(jù)兩大類。前者描述了微內(nèi)容非應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)特征，如語言、長度、日期、比特(bife)率、流量、存儲地址等，主要是關(guān)于微內(nèi)容創(chuàng)建、使用過程等的技術(shù)范疇的數(shù)據(jù)以及使用過程中的存取權(quán)限、知識產(chǎn)權(quán)、保存控制等的數(shù)據(jù)，以支持微內(nèi)容的存儲、遷移和有效管理。這些元數(shù)據(jù)一般源自復(fù)雜多變的系統(tǒng)環(huán)境中，易隨環(huán)境而變化；后者描述了微內(nèi)容特定應(yīng)用領(lǐng)域的特征，如內(nèi)容來自足球領(lǐng)域，相關(guān)元數(shù)據(jù)項則包含球隊、聯(lián)賽、教練、球員、積分、賽制等。這些元數(shù)據(jù)一般“固化”在特定微內(nèi)容單元上，不隨環(huán)境而變化。元數(shù)據(jù)是對微內(nèi)容單元的特征分析后獲取的屬性集，即微內(nèi)容的“標注”。通過元數(shù)據(jù)標注微內(nèi)容的特征能夠“填補語義溝壑”，使計算機能“理解”內(nèi)容，從而為機器具備更智能的資源處理能力奠定基礎(chǔ)，提升資源的利用價值。
　　
　　
　　元數(shù)據(jù)對內(nèi)容的語義標注需要重點關(guān)注兩個問題：語義標準化和語義關(guān)聯(lián)。前者解決微內(nèi)容描述中的語義多樣性，主要表現(xiàn)在同一類別(比如同一應(yīng)用領(lǐng)域)的微內(nèi)容應(yīng)該具有相同的語義元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而不在乎其語法的異構(gòu)性，并且元數(shù)據(jù)項如果存在多個“稱謂”，這些“稱謂”要統(tǒng)一于一個規(guī)范的表述中，這需要實現(xiàn)相對應(yīng)概念間的映射；后者則是要根據(jù)領(lǐng)域類別建立元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，最基本的即層級關(guān)系，而復(fù)雜關(guān)聯(lián)可借助各種增強的邏輯機制，通過規(guī)則或規(guī)則的組合來定義。
　　
　　2.3內(nèi)容存儲
　　通過內(nèi)容標注形成的內(nèi)容“資產(chǎn)”包含兩個部分：微內(nèi)容的數(shù)字載體以及對應(yīng)的元數(shù)據(jù)集。數(shù)字載體一般分布式地存儲在網(wǎng)絡(luò)中，通過唯一標識符機制標定其邏輯地址，唯一標識符作為微內(nèi)容的屬性標注在相應(yīng)的微單元元數(shù)據(jù)中。元數(shù)據(jù)一般以XML或RDF(Resource Description Framework)的結(jié)構(gòu)表達，存儲在文本型或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，形成元數(shù)據(jù)庫(MetaBase)。大量元數(shù)據(jù)存儲在元數(shù)據(jù)庫中，就形成了一種企業(yè)“資產(chǎn)”的匯集。
　　
　　2.4內(nèi)容的個性化整合
　　內(nèi)容要實現(xiàn)個性化整合，關(guān)鍵是整合過程中的場景感知(Context-Aware)以及情境推理，整合過程可抽象為基于場景的需求確認、情境模式選擇、內(nèi)容組織模式選擇、內(nèi)容整合任務(wù)制定和任務(wù)執(zhí)行五個步驟(如圖2所示)。需求源提供的場景信息可分為三種類型：①用戶通過手機終端的UI(用戶界面)提交的服務(wù)請求(實時提交的檢索要求、提前定制的服務(wù)等)；②用戶的預(yù)置信息(駐留在移動終端操作系統(tǒng)中的個人電子日程表、預(yù)先提交給系統(tǒng)的個人注冊信息、來自偏好庫的用戶偏好等)；③用戶時、空數(shù)據(jù)(用戶所處的位置、接入服務(wù)的時間點)。對需求源的信息進行聚合和抽象后，可形成一組機器能理解的結(jié)構(gòu)化用戶需求集；然后經(jīng)由系統(tǒng)的推理機制，決定出系統(tǒng)哪些情境模式(內(nèi)容服務(wù)商預(yù)置的典型的個性化需求的抽象描述)以及內(nèi)容組織模式(內(nèi)容服務(wù)商預(yù)置的基本信息處理流程的抽象描述)可以滿足或近似滿足用戶的這種內(nèi)容需求，以形成個性化的內(nèi)容整合任務(wù)；該任務(wù)包含了從內(nèi)容庫中獲取相應(yīng)資源并按整合方案實施的內(nèi)容組織活動。
　　
　　2.5內(nèi)容交互
　　個性化整合的內(nèi)容最終將通過移動終端呈現(xiàn)在用戶眼前，移動用戶通過一種動態(tài)交互的方式體驗服務(wù)。 從內(nèi)容供應(yīng)的方式看，可分為“拉(Pull)”式和“推(Push)”式�！�‘拉’’式服務(wù)強調(diào)用戶主導(dǎo)何時基于移動情境的內(nèi)容展示；“推”式服務(wù)強調(diào)基于情境的特定內(nèi)容展示必須經(jīng)由情境的改變來觸發(fā)。值得注意的是：要在系統(tǒng)能預(yù)先根據(jù)用戶情境的改變觸發(fā)反應(yīng)(內(nèi)容提供)的能力與這種反應(yīng)對用戶的最小干擾能力間取得平衡。也就是說當用戶預(yù)定了某種旅游內(nèi)容服務(wù)，雖然根據(jù)用戶當前地點觸發(fā)了這種服務(wù)，系統(tǒng)將旅游信息“推’’給移動終端，但要考慮是否要干擾或中止終端用戶正在進行的內(nèi)容瀏覽行為，展示該旅游信息；還是將該信息暫存，以讓用戶自己決定何時“拉”出該信息，但用戶的移動可能導(dǎo)致暫存的該地點附近的旅游景點信息已失去其推薦效用了。對用戶習(xí)慣、要求和服務(wù)特征進行調(diào)查、評估，是建立合適的平衡機制的關(guān)鍵。
　　
　　3　移動內(nèi)容服務(wù)的集成框架
　　
　　通過內(nèi)容服務(wù)全過程分析，以支持語義推理，實現(xiàn)資源整合和個性化服務(wù)的統(tǒng)一為目標，可以設(shè)計出內(nèi)容服務(wù)的一般性系統(tǒng)框架(見圖3)。該框架處于一個開放的、多角色參與、互操作的異構(gòu)環(huán)境中。從縱向看，分別向移動手持終端的用戶群、內(nèi)容服務(wù)商以及領(lǐng)域?qū)＜姨峁┯脩艚涌�，�?quán)責(zé)不同的用戶通過普適網(wǎng)絡(luò)(Ubiquitous Network)的分布式終端參與操作。從橫向看，是一個5層的架構(gòu)：需求層、服務(wù)層、推理層、知識層以及資產(chǎn)層�？蓜澐譃閮�(nèi)容服務(wù)中心、用戶偏好注冊中心、內(nèi)容資產(chǎn)注冊中心、服務(wù)注冊中心、知識注冊中心5個系統(tǒng)。
　　
　　3.1內(nèi)容資產(chǎn)注冊中心
　　內(nèi)容資產(chǎn)注冊中心主要負責(zé)微內(nèi)容的聚合、標注和相關(guān)維護。元數(shù)據(jù)推理引擎支持微內(nèi)容單元的領(lǐng)域類別與知識庫中的領(lǐng)域本體進行匹配，以確定微內(nèi)容單元的屬性集，通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)這些屬性概念的實例化，并以概念化的規(guī)范描述，形成微單元元數(shù)據(jù)集，經(jīng)過映射，存儲到元數(shù)據(jù)庫中。
　　其中，元數(shù)據(jù)推理引擎實現(xiàn)對微內(nèi)容的語法、語義元數(shù)據(jù)的抽取。抽取通過兩種途徑實現(xiàn)：一種是元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)根據(jù)領(lǐng)域本體直接獲取。整個元數(shù)據(jù)抽取流程可以描述為：當系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先配置，明確了待標注的微內(nèi)容單元的領(lǐng)域類別和對應(yīng)的數(shù)據(jù)源后，激活元數(shù)據(jù)抽取引擎，依據(jù)本體庫中匹配出的領(lǐng)域本體，形成相應(yīng)的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)中的每個元數(shù)據(jù)項實質(zhì)都是概念化的內(nèi)容特征屬性，而元數(shù)據(jù)項的值或范圍可以由推理引擎對微內(nèi)容單元的語義和語法的挖掘得到。
　　另一種是元數(shù)據(jù)并不能直接從知識庫的領(lǐng)域本體中獲取。推理引擎要基于一些增強的推理規(guī)則和算法，挖掘出一些新的屬性，創(chuàng)建新的元數(shù)據(jù)。比如在一篇關(guān)于球隊“曼聯(lián)”的新聞報道中，推理引擎根據(jù)對應(yīng)的領(lǐng)域本體一“球隊”，知道該微內(nèi)容對應(yīng)的元數(shù)據(jù)項包括：“球隊”、“球員”、“教練”、“目前積分”、“排名”、“聯(lián)賽”、“所屬城市”等；推理引擎還通過文本挖掘算法和已有知識知道“所屬城市”是“曼徹斯特城”，同城還有一支球隊一“曼城”；而根據(jù)規(guī)則“當兩隊位于同一城市或鄰近地區(qū)，則互稱為德比對手”，因此可創(chuàng)建出該微內(nèi)容的新的元數(shù)據(jù)項：“德比對手”。這種額外增加的元數(shù)據(jù)能進一步提高系統(tǒng)的推理能力。
　　
　　3.2用戶偏好注冊中心
　　用戶在內(nèi)容服務(wù)商的服務(wù)器駐留的客戶信息、預(yù)定某些服務(wù)時的注冊信息、用戶的歷史行為痕跡(如訪問的站點、鏈接、Web日志等)都可以被該中心采集、過濾、更新，并借助推理引擎和知識庫中的知識對采集的結(jié)果進行分、聚類和規(guī)范描述，形成特定用戶(用戶群)的偏好集合。這些信息反映用戶個性、喜好，具有相對穩(wěn)定性，因此可將其存儲在用戶偏好庫中，便于企業(yè)級的信息共享。用戶偏好注冊中心的工作一般經(jīng)過配置后由系統(tǒng)自動執(zhí)行。
　　
　　3.3知識注冊中心
　　知識注冊中心是一個知識管理系統(tǒng)，核心工作是內(nèi)容服務(wù)領(lǐng)域中相關(guān)知識(用戶偏好、資源特征、資源組織方式、用戶需求等中的各種抽象概念和概念間關(guān)系)的構(gòu)建、更新、發(fā)布、共享、存儲等�？梢岳�用本體描述語言描述，完成知識構(gòu)建。領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^uI編輯、修改、刪除各種本體，也可以從外部導(dǎo)人第三方的本體進行擴展。
　　
　　3.4服務(wù)注冊中心
　　從信息系統(tǒng)的角度理解，營銷策略體現(xiàn)在內(nèi)容服務(wù)商根據(jù)潛在市場和用戶群的細分，結(jié)合自身的服務(wù)能力抽象描述的不同粒度、不同級別的服務(wù)模式，可以被機器識別和使用。移動瀏覽的內(nèi)容服務(wù)模式可理解為兩部分：情境模式和內(nèi)容組織模式。操作者(一般是營銷、服務(wù)領(lǐng)域?qū)＜液推髽I(yè)高層人員)在UI上將企業(yè)提出的營銷策略進行抽象定制和編碼形成服務(wù)模式，如果是基于本體技術(shù)構(gòu)建，則主要形成情境本體和內(nèi)容組織本體，本體的創(chuàng)建方式可以是自行創(chuàng)建也可以是基于外部或頂層本體的擴展。這種內(nèi)容服務(wù)模式可以在特定應(yīng)用場景下結(jié)合知識庫中的規(guī)則、公理等被內(nèi)容服務(wù)子系統(tǒng)的推理引擎讀取，以驅(qū)動內(nèi)容的整合活動。服務(wù)注冊中心負責(zé)定義、修改、存儲、維護、發(fā)布這些服務(wù)模式。通過這種方式，營銷策略可以靈活地描述、改進，也可以被廣泛地識別、復(fù)用和快速部署，以促進商業(yè)模式的快速實施。從知識管理的角度講，服務(wù)注冊中心實現(xiàn)了對企業(yè)特定的服務(wù)模式關(guān)聯(lián)知識的管理。
　　
　　3.5內(nèi)容服務(wù)中心
　　內(nèi)容服務(wù)中心的工作涵蓋了內(nèi)容的個性化整合和內(nèi)容交互兩階段。服務(wù)中心對用戶請求進行實時監(jiān)聽。一旦觸發(fā)服務(wù)，則實施用戶實時需求的抽象描述和編碼；需求與服務(wù)模式的匹配推理，形成特定內(nèi)容組織方案；并驅(qū)動和監(jiān)控方案的執(zhí)行，將最終的個性化內(nèi)容以人機交互方式提供給用戶終端。其中，核心是服務(wù)推理引擎的工組機制。
　　推理引擎可以利用本體依賴的邏輯推理能力――框架邏輯(FL，F(xiàn)rame Logic)、描述邏輯(DL，Descrip―tion Logic)，也可以將基于本體的邏輯系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為常用的邏輯系統(tǒng)，使用更成熟的推理技術(shù)如Hom Losic進行推理，以加強推理能力。推理引擎包括兩個推理步驟：情境模式匹配、內(nèi)容組織模式匹配。
　　情境模式匹配的輸入包含三個部分：①由檢索引擎提供的對應(yīng)特定場景的用戶情境需求；②一般性的領(lǐng)域知識如匹配算子和規(guī)則；③由情境模式庫提供的情境模式集。用戶的抽象需求通過匹配算子和規(guī)則與情境模式集進行匹配，選定適合當前情境的情境模式并進行實例化，用戶也許位于這些情境之中或者對處于某些情境中感興趣。
　　內(nèi)容組織模式匹配是將上階段的輸出和內(nèi)容組織模式庫中的組織模式集進行語義匹配。匹配的思路類似上一步驟，輸入包括上一步驟選定的情境模式實例，內(nèi)容組織本體、匹配算子、規(guī)則、組織模式集以及必要的一些用戶信息，經(jīng)過推理匹配，選定出適合的內(nèi)容組織模式的實例集。如針對“就近用餐”、“工作”以及“就近觀光”三種情境模式，匹配出的內(nèi)容組織模式包括信息聚合(聚合比賽信息、記者招待會、登記處、餐飲信息、藝術(shù)展信息、公交路線等)；分類(按工作、餐飲、休閑分類)；排序(餐飲地點、藝術(shù)展廳地點按乘車距離排序等)。
　　4　結(jié)論
　　
　　本文探討了面向移動瀏覽的內(nèi)容服務(wù)的全過程，明確了服務(wù)過程中資源整合和個性化服務(wù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，提出了一個滿足這種關(guān)聯(lián)需求的一般性系統(tǒng)集成框架，為資源整合和個性化服務(wù)的移動服務(wù)平臺開發(fā)提供了思路。未來將圍繞移動股票內(nèi)容服務(wù)這一具體領(lǐng)域展開研究，分析其移動場景關(guān)聯(lián)的資源融合和個性化問題，并依據(jù)此集成架構(gòu)建立一個實際系統(tǒng)以評估架構(gòu)的實用性，對開發(fā)過程中的具體問題進一步深入研究。

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