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在校园:通往智慧校园的移动平台
摘要
越来越多的研究人员和从业人员正在致力于发展智慧城市。大学校园是智慧城市的重要组成部分，已经引起了人们的极大关注。因此，如何建设智能校园的问题已成为一个热门话题。在这里，我们提出了一个方案，可以促进智能友好校园的建设。我们主要关注智能校园的三个方面。它们是：基于兴趣挖掘的社交圈的形成，基于对平台上发布的信息的情感分析的教育指导的提供，以及旨在优化校园资源分配的辅助交易平台的开发。基于这些目标，我们设计并实现了一个名为在校园的移动平台，这是迈向某些大学引入的智能校园发展的第一步。我们发现在校园可以成功完成智能校园的上述三个功能。
关键字：智慧城市 智慧校园 移动应用
1背景
技术信息技术给我们的生活方式和生活环境带来了巨大变化，这在日常生活中尤其是在通讯，公共安全，能源和水资源等领域尤为明显。配备了无处不在的网络，先进的电子设备和各种传感器，城市地区正在向智慧城市发展。智慧城市可以定义为多个部门合作，通过分析特定部门的信息和运营技术系统之间共享的上下文实时信息来实现可持续的成果。许多研究的结果为支持智能城市发展的智能交通系统，医疗系统和食品系统的发展做出了贡献。作为社会的特殊缩影，大学是城市的重要组成部分。显然，移动设备是提高校园生活效率的理想便利平台。因为它们便于携带易于使用，它们已成为数百万大学生日常生活中必不可少的设备。近年来，校园中移动设备的使用已变得广泛。例如，移动虚拟校园（MVC）和T3G是可供大学生使用的两个有用的移动学习工具。但是，基于位置的服务（LBS）显然更加精确和可靠，并大大改善了移动生活体验。大学生永远对先进技术（尤其是智能手机）着迷。研究表明，随着大学校园中使用的智能手机数量的增加，互联网正在以快速的速度访问。因此，移动平台和LBS似乎是开发智能园区的重要考虑因素。
可以将大学校园概念化为一个场景，其中包括组织良好且包含高质量基础设施的区域。此外，由于它是学生的长期生活空间，因此它是学生的个人信息和教育资源的存储库。因此，需要智能校园的以下特征。首先是准确的上下文感知和无处不在的网络访问。第二是有效的资源分配。第三个特征是基于客观原则的明智决策。此外，学生具有基于相交的圈子轻松建立或增进友谊的能力是重要的特征。此外，应该在一个智能校园内维护学生的言论自由。但是，理想的构想与当前智能校园发展之间存在很大差距。已经进行了许多尝试来开发专注于物理校园基础架构和虚拟智能服务的智能校园。尽管这些考虑了校园的许多方面，但他们的大部分工作都集中在提供物理设备或功能应用程序上。我们认为，开发并行的物理和虚拟校园服务比在智能校园的建设中交织在一起的效果要差。因此，我们基于某些理论概念和学术方法（例如兴趣挖掘，推荐技术和教育指导模型）提出了一种支持智能校园发展的创新方案。基于此概念方案，我们设计并建立了用于提供智能服务的体系结构。与传统校园相比，我们的目标是推广一个更智能，更友好的校园作为生活空间。
我们已经设计和开发了一个名为在校园的系统，该系统支持通过使用移动设备创建智能园区。该倡议的贡献是三方面的。首先，我们引入兴趣挖掘模型，并根据上下文感知，位置，学生的个人资料和人际关系建立关注兴趣的圈子。其次，我们提供一个平台，作为用户共享知识和发表想法的论坛。经理随后可以在此平台上编辑和分析学生的帖子。通过利用这些信息，可以分析“校园情感”并提供适当的教育指导。第三，我们提供了一种用于优化校园资源（例如二手书和剩余产品）利用率的解决方案。
本文的其余部分安排如下。“相关工作”部分介绍了有关智能校园以及兴趣挖掘的研究现状的文献。“动机和要求”部分讨论了我们与智能校园设计有关的目标及其要求，包括提供个性化服务和科学指导以及优化资源使用。在下一节中，我们将讨论我们提出的计划，该计划可以有助于智能校园的发展。在此方案的基础上，以下部分讨论了我们为之开发的原型的设计和实现。客户端界面（手机）和服务器界面（PC）。在本文的最后部分，我们提供了结论。
2相关工作
智能校园的构想并不是一个新想法。但是，更多的注意力集中在建设智能校园和涉及学习与教学的相关应用程序所需的基础架构上，以及提供生活指导以促进令人满意的大学生活的个人指导。
智慧校园的设计通常是从教育和学习的角度来构思的。 2010年，提出了一种与新型整体智能校园环境有关的新概念范式，称为iCampus（Ng et al.2010），目的是丰富知识生态系统中学习的端到端生命周期。Atif和Mathew（2013）提出了一个智能校园模型，该模型将真实世界的学习资源整合到整个校园的社交网络中。该模型旨在将学习者嵌入智能校园环境中，该环境提供基于上下文的个性化学习和反馈。 Hirsch和Ng（2011）提出了基于移动云的教育，作为使用便携式设备无处不在地提供基于情境的学习的一种方法。刘等。（2014）也将智慧校园视为数字校园发展的必然趋势。他们阐述了基于云计算和物联网的智能园区的概念，并指出了建立应用程序智能平台后可以观察到的问题。
许多研究人员还致力于基于数据分析的智能校园开发。例如，Adamko和Kollar（2014）构想了一个智能园区，该园区基于人群中收集的数据，然后对其进行分析，随后以提供增值服务的形式提供反馈，以满足用户的需求，同时提供他们所希望的返回。博兰（Boran）等人（2011年）描述了智能校园应用程序原型的实现，该原型使用语义技术集成了异构数据。一些研究还集中在智能校园设计的社交网络方面。例如Yu等（2011年）开发了一种基于服务导向规范的体系结构系统，以支持校园范围内环境中的社交互动。根据他们对微信的特性和功能的考察，这是一个社交网络平台。Xiang等人（2015）提出了一个基于大学的智能校园信息传播框架。
现有的一些智能园区计划1,2主要是从高能源效率的角度构思的。赵等 （2012年）提出了一种资源节约型，基于位置的移动即时消息系统，该系统可应用于智能校园环境中。Yim等（2014）设计并实现了一个视频点播系统，该系统将智能校园指南作为一个Android应用程序，用于识别用户感兴趣的结构并显示有关该结构的有用信息。
尽管这些项目在各自的领域中具有实用价值，但是基于校园地图或电子书的功能非常有限。他们都没有通过将丰富多彩的校园生活描述为一种多功能，高效且便捷的系统来为大学生提供便利。
专注于兴趣挖掘的研究人员主要致力于博客或微博等网络文本的主题模型。很少有研究集中在校园环境中进行兴趣挖掘。Kuang and Luo（2010）构建了一个模型，用于基于电子学习系统从用户的日志和学习背景中准确自动识别用户的兴趣。因此，他们能够推荐与这些兴趣相关的资源。Han和Xia（2014）对Web日志挖掘进行了研究，提出并演示了基于用户特征兴趣的数据预处理方法的效率和可靠性。此外，Huayue（2012）应用主题模型开发了用户兴趣模型，从而使他能够为系统用户推荐资源。
尽管研究人员正在共同努力探索建设智能校园的方法，但他们的发展仍处于初级阶段。一些研究人员分析了与智能园区有关的特征和趋势，指出了在构建智能园区过程中需要注意的问题。迄今为止的主要成就主要是在基础架构开发和服务应用领域。其他人则试图通过云计算和物联网来提高校园生活的安全性或效率。这些努力，例如在导航服务领域，为用户带来了巨大的利益，但在其应用方面受到了相对的限制。我们的倡议旨在为建立智能校园做出贡献，并提出了一个包括兴趣挖掘，资源优化和科学指导的有效计划。在制定该计划时，我们提出了一个新概念，即校园情感，旨在为大学生提供更好的校园生活个人体验。
3动机和要求
大学校园可以被视为提供良好基础设施和条件的环境，以提供需要上下文感知的服务。此外，这是一个组织良好的区域，其中大量用户花费大部分时间并产生大量信息或需求。此信息直接链接到校园环境，包括其位置和用户配置文件。智能校园的理想特征是准确的上下文感知和对网络的普遍访问，对大量资源的优化和有效利用以及根据客观原则做出的明智预测或决策。我们旨在为大学生提供多才多艺的校园体验，同时切实掌握校园生活。因此，我们开发了一种可行的方案来满足他们的要求，从而使智能校园能够为其用户促进高效便捷的大学生活。
大学生通常会花时间与家人，朋友甚至陌生人交流，以建立或增进友谊。 但是，在大多数情况下，学生可能无法获取他们想要的东西，甚至无法发展其他兴趣。 基于上下文感知，位置，用户配置文件和邻近性以及其他相关信息的兴趣挖掘可以帮助大学生满足他们的需求并充分利用学校的可用资源。 特别是，当教师可以感知学生的情绪趋势时，他们可以做出明智的预测和决策，从而为他们提供更科学，有效的指导。
以下方案说明了智能园区应满足的要求。
鲍勃（Bob）上大学时充满了激情和好奇心，梦想着获得丰富的大学经历。 他发现学生，研究人员和许多其他特工在校园环境中进行了各种活动。面对来自各种各样的社会活动的大量信息，他感到不知所措，因为他不知道真正让他感兴趣的是什么。在他的热情推动下，由于同龄人的参与，他选择参加一些社交活动并加入某些俱乐部。但是，他离开这些俱乐部是因为一段时间后，他发现这些俱乐部与他的兴趣不符。一年后当他选择职业时，发生了同样的失配，但是这次他不能离开。 他不再有尝试新事物的热情或渴望。此外，他发现在没有共同研究人员或指导的情况下进行研究非常困难。一天，他参加了反对学校的示威游行，因为他是由室友邀请参加的，并同意他的抱怨。当他毕业时，他不得不扔掉他定期使用的一些文章或书籍，而其他学生会发现它们有用和有帮助。
鲍勃的经历是大多数当代学生典型的大学经历的缩影。我们对学生进行了调查，以了解他们的日常生活，以确定他们的需求。我们的发现表明，大学生的需求是多种多样的，包括他们的学习，生活和娱乐。在这里，我们提出了与智能校园发展相关的这些需求。
（1）个性化服务
开发智能园区的最合适策略是根据用户的兴趣和个人资料定制信息和服务。如果不这样做，信息爆炸可能会削弱包括学生和老师在内的校园用户的热情。在下一节中，我们将讨论一种非常有效的提议解决方案用于基于兴趣挖掘来提供个性化服务。
（2）科学指导
一个由大学生组成的群体，尤其是一群热情的青年。尽管他们受过良好的教育，但由于学校教育时间长，导致缺乏经验或判断力强。但是，他们充满激情，并渴望为他们的家庭和社会做出贡献。所有这些特征导致它们很容易变成猫的爪子。在下一部分中，我们将基于对社区行为和情感的预测，介绍我们对科学指导的看法。我们还强调了所谓的“校园情感”在计划中的作用。
（3）资源优化
智能园区中的资源概念不限于物质资源。信息，上下文，事件，甚至用户本身都可以用作应优化的特定资源。在这里，我们验证了一种将用户的友谊作为优化资源的有效策略的推荐算法。
4建议方案
我们的模型包含以下两个假设。首先是普遍访问网络，由此我们假设每个用户（例如，学生和教职员工）都配备了个人设备（PC，智能移动设备或PDA）。用户拥有的设备和相关的基础架构构成了智能园区系统的基础。在校园环境中，用户之间保持持续的联系，从而受益于对社交网络和学习网络等网络的普遍访问（Khabou et al.2014）。第二个假设与精确的上下文感知有关。换句话说，我们假设智能校园系统具有强大的功能，可用于上下文感知和普适计算（Khan和Zia 2007）。除了用户的个人资料外，还可以通过高级上下文提取，标识和集成（用于智能园区开发）来精确获取涉及建筑物，位置等环境用户。
我们提出的方案需要根据以上假设进行兴趣挖掘，科学指导和资源优化。
如前所述，我们建议将兴趣挖掘纳入智能园区，以从独特的角度提供个性化服务。 与现有技术不同，兴趣挖掘主要基于Web内容或行为的语义分析。 我们考虑校园环境，其中包括与位置，时间，频率，轨迹和伴随有关的一系列信息，以推断用户的兴趣或需求。随后，定制推荐策略的制定使信息或资源的过载得以过滤以提供个性化服务。例如，如果用户经常出现在图书馆中并且总是在阅读有关天文学的杂志，那么可以推荐具有类似兴趣的用户。这可能是寻找潜在朋友或合作者的有效方法。从另一个角度来看，这也是校园环境中资源优化的一个示例。
为了向学生提供科学指导，聪明的校园应该向教师提供有关学生情况的信息。 通过对大多数学生的情境进行分析，并结合分析公众舆论的技术，可以预测学生社区的行为和情感。我们创造了一个新词组“校园情感”来描述大多数学生的情感状态评估。如果校园情绪健康或正常，这意味着大多数学生的情绪是积极的。 相反，如果他们表现出疾病，则反映出大多数学生的负面情绪。例如，我们可以通过舆论分析来推断某些学生的影响力。主管可以制定用于提供指导的定制方案。
提供指导可由主管制定。我们从各个方面研究了资源优化。除了为用户挖掘潜在资源外，我们还引入了一种新的推荐算法来满足用户的需求。基于友谊的考虑，可以跨领域提出建议，并且正在探索这项工作。该算法似乎比传统算法性能更好。
为了促进智能校园的发展，我们提出了一项与上述要求相对应的方案，该方案包括兴趣挖掘，科学指导和资源优化。根据我们的假设，该计划要求拥有发展智能校园的愿景。此外，我们提出了可行的可能性，其中一些正在研究中，以验证它们是否有效。基于此方案，我们设计并实现了一个名为“ 在校园”的原型。 下一节将对此进行详细讨论。
5原型实现
我们将原型在校园命名为我们的目标，即为大学生提供多功能且丰富的校园体验。图1显示了在校园的体系结构。这种提议的体系结构使在校园能够充当实用且多功能的校园助手，归档实时消息传递和数据传输。除了客户端和服务器之间的简单交互之外，此体系结构还提出了基于位置的交互以及合理的通信机制。服务器构成用于提供服务和存储信息的两层结构。第一层包括一个消息发送服务器，用于存储由移动客户端上传的信息，并将请求的数据传输到客户端的功能模块。第二层是位置搜索服
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