kontekstmodellering

Kontekstmodellering er prosessen med å representere, organisere og bruke kontekstinformasjon slik at systemer kan tilpasse oppførselen sin til situasjonen. Det innebærer å beskrive forhold rundt en hendelse, brukerens tilstand og omgivelsene, slik at beslutninger og tjenester kan skreddersys i sanntid. Målet er å gjøre teknologi mer responsiv, presis og hjelpsom uten å kreve eksplisitte instruksjoner hver gang.

Kontekst kan omfatte flere dimensjoner, for eksempel lokasjon, identitet, tid, aktivitet, brukerpreferanser, tilstand hos en enhet, miljøparametere og sosiale faktorer. Modellering av kontekst krever også mekanismer for oppdatering, historikk og personvern, siden kontekst ofte endrer seg raskt og kan inneholde sensitive opplysninger. En god kontekstmodell støtter semantisk interoperabilitet, slik at ulike systemer kan forstå og dele kontekstinformasjon.

Tilnærminger til kontekstmodellering varierer fra enkle nøkkel-verdi représenterasjoner til mer sofistikerte ontologier og grafbaserte modeller. Ontologier (for eksempel med RDF/OWL) muliggjør formell definisjon av begreper og deres forhold, mens regler (IF-THEN) og probabilistiske eller maskinlæringsbaserte metoder brukes til å trekke slutninger om kontekst og forventet atferd. Protokoller og standarder bidrar til interoperabilitet mellom tjeneste- og enhetssnitt.

Vanlige bruksområder inkluderer mobilapplikasjoner som tilpasser innhold og navigasjon, smarte bygninger og hjem, helsesektor, industriell IoT og adaptive brukergrensesnitt. Utfordringer inkluderer datakvalitet og heterogenitet, usikkerhet i sensorinformasjon, personvern og sikkerhet, samt skalerbarhet og sanntidsbehandling.

Historisk sett har konseptet røtter i context-aware computing på 1990-tallet, og er i dag sentralt i områder som IoT, ambient intelligence og datadrevet personalisering. See also: kontekstuell intelligens, ontologi, semantisk web, IoT.