本發(fā)明涉及智能問答機(jī)器人
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：基于當(dāng)前流行的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，進(jìn)行智能問答機(jī)器人系統(tǒng)的研究是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域。涉及的研究領(lǐng)域包括基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，用戶在大學(xué)校園中實(shí)時(shí)位置的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，用戶活動(dòng)位置與范圍的變化規(guī)律，用戶活動(dòng)的常規(guī)路線界定與個(gè)性化任務(wù)推薦，與用戶情境要素相結(jié)合的人工智能知識(shí)庫(kù)的融合與問答專家系統(tǒng)等一切跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上的大學(xué)校園智能問答機(jī)器人相關(guān)的
技術(shù)領(lǐng)域：
。該領(lǐng)域涉及到的主要研究對(duì)象是大學(xué)校園范圍內(nèi)活動(dòng)的教師、學(xué)生和行政人員等，涉及到的主要關(guān)鍵技術(shù)包括：情境感知技術(shù)、人工智能專家?guī)旒夹g(shù)、基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的Android開發(fā)技術(shù)，問答與專家系統(tǒng)技術(shù)、用戶個(gè)性化定制與推薦技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)等。其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在：1、當(dāng)大學(xué)校園中出現(xiàn)新報(bào)到的教師和學(xué)生等用戶時(shí)，該系統(tǒng)能夠輔助這類人群更快的熟悉和適應(yīng)所在院校的大學(xué)環(huán)境和文化氛圍；2、通過對(duì)大學(xué)校園內(nèi)用戶活動(dòng)實(shí)時(shí)位置的監(jiān)測(cè)與提取，能夠輔助用戶更好的規(guī)劃一天的工作和學(xué)習(xí)任務(wù)；3、當(dāng)新用戶在大學(xué)校園內(nèi)迷路時(shí)，在當(dāng)前已存在的地圖APP(谷歌地圖、百度地圖、高德地圖等)暫不能詳細(xì)顯示大學(xué)校園地圖全貌的前提下，本發(fā)明的系統(tǒng)可以輔助用戶快速而準(zhǔn)確的到達(dá)目的地；4、當(dāng)用戶經(jīng)過某地而忘記做計(jì)劃中的事情時(shí)，本發(fā)明的系統(tǒng)可以提醒用戶去完成即將遺忘的任務(wù)；5、用戶與其他用戶建立好友關(guān)系時(shí)，結(jié)合用戶活動(dòng)的情境要素建立人工智能知識(shí)庫(kù)。當(dāng)用戶在某一時(shí)刻經(jīng)過某地時(shí)，本發(fā)明的系統(tǒng)可以提醒用戶去選擇性完成好友需要完成的工作和任務(wù)，從而到達(dá)團(tuán)隊(duì)任務(wù)相互協(xié)作的目的。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)人工智能問答系統(tǒng)領(lǐng)域的研究做了很多的相關(guān)工作?，F(xiàn)把與本文研究密切相關(guān)的研究進(jìn)行總結(jié)，主要可概括為以下幾個(gè)方面：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)架構(gòu)：商業(yè)智能應(yīng)用允許用戶查詢、理解和分析組織中已存在的數(shù)據(jù)以獲取有用的知識(shí)和更好的決策。商業(yè)智能應(yīng)用的核心是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它用于在公共數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中集成幾種異構(gòu)數(shù)據(jù)源。因此，在下一代商業(yè)智能應(yīng)用中公共協(xié)議應(yīng)該被考慮：不僅來自于內(nèi)部數(shù)據(jù)源，而且來自于不同的外部數(shù)據(jù)源(例如，大數(shù)據(jù)，博客，社交網(wǎng)絡(luò)等)。這些來自于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相關(guān)更新信息可能為正確的決策提供關(guān)鍵性的信息。這些外部數(shù)據(jù)通常通過傳統(tǒng)Web搜索引擎獲得，隨著用戶在分析返回信息和把這些信息集成到商業(yè)智能上做出的巨大努力。AntonioFerrández等人提出了一種集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和從問答系統(tǒng)獲得的外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)。該集成通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和問答系統(tǒng)的返回?cái)?shù)據(jù)展示到儀表盤上使得用戶能處理各種類型的數(shù)據(jù)。另外，問答結(jié)果通過一種新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以一種持久的方式存儲(chǔ)以方便所得結(jié)果和不同問題，或相同問題與不同日期的比較?；趩柎鹣到y(tǒng)的用戶興趣模型：JonathanBergeron等人探索性的建立一種自適應(yīng)的用戶興趣模型。他們提出的模型從用戶搜索查詢中利用隱含的數(shù)據(jù)用于從DBpedia中選擇類別信息。通過聯(lián)合從多個(gè)查詢收集到的類別信息并利用這些類別間的語(yǔ)義關(guān)系，從而使得JonathanBergeron等人的系統(tǒng)建立用戶興趣模型成為可能。這個(gè)模型通過包含年齡和有效期的概念，而被設(shè)計(jì)成能夠?qū)τ脩綦S時(shí)間變化的興趣產(chǎn)生應(yīng)答。當(dāng)查詢一個(gè)歧義詞時(shí)，該系統(tǒng)也包含了準(zhǔn)確查找到正確類別的機(jī)制。搜索個(gè)性化的行為建模：用戶行為為通過個(gè)性化改進(jìn)搜索結(jié)果的相關(guān)性提供了許多線索。一方面，用戶行為為傳遞更好的相關(guān)性提供了特別強(qiáng)烈的信號(hào)。該信號(hào)是一種單個(gè)用戶的查詢歷史和被點(diǎn)擊的文檔。PaulN.Bennett等人是首先評(píng)估短期(會(huì)話)行為和長(zhǎng)期(歷史)行為如何相互影響和如何可能被孤立或聯(lián)合使用，從而通過搜索個(gè)性化而最優(yōu)化收益相關(guān)性貢獻(xiàn)的學(xué)者。他們關(guān)鍵性的發(fā)現(xiàn)包括：在搜索會(huì)話開始的時(shí)候歷史行為提供實(shí)質(zhì)性利益；在擴(kuò)展搜索會(huì)話中，短期會(huì)話行為為大多數(shù)收益做出貢獻(xiàn)；會(huì)話和歷史行為的聯(lián)合比使用其中一個(gè)更優(yōu)。他們同樣也描述了在一個(gè)會(huì)話時(shí)間周期內(nèi)每個(gè)模型改變的相對(duì)個(gè)性的特征。他們的發(fā)現(xiàn)暗含了搜索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，這樣就使用戶個(gè)性化搜索行為得到平衡。個(gè)性化Web搜索：在Web搜索中，搜索結(jié)果的個(gè)性化提供了潛在的重大改進(jìn)。在許多可觀測(cè)的用戶屬性中，近似的用戶位置能特別容易讓搜索引擎獲得并讓首次進(jìn)行Web搜索的用戶允許其個(gè)性化。然而，作用于用戶位置信息是不同的，因?yàn)閹缀鯖]有Web文檔包含一個(gè)地址，而該地址能夠被解釋成約束相關(guān)文檔的地址。此外，許多文檔(如當(dāng)?shù)匦侣剤?bào)道，彩票結(jié)果，體育團(tuán)的粉絲專頁(yè))可能對(duì)物理地址沒有響應(yīng)。但在文檔相關(guān)性中，用戶位置的相關(guān)性仍舊發(fā)揮了重要作用。PaulN.Bennett等人展示了如何使用物理地址和更多一般興趣地址的概念為網(wǎng)頁(yè)推斷出更多一般相關(guān)性的地址。他們使用隱含用戶行為的數(shù)據(jù)計(jì)算這些信息，描述大多數(shù)以位置為中心的頁(yè)面，表明位置信息能夠被納入到Web搜索排名中。以詞匯驅(qū)動(dòng)的開源問答系統(tǒng)：在海量數(shù)據(jù)集中對(duì)知識(shí)表示進(jìn)行訪問是一件非常有挑戰(zhàn)性的事情。問答的目標(biāo)在于通過簡(jiǎn)單易用的接口了解數(shù)據(jù)。然而，問答系統(tǒng)非常復(fù)雜并且早期的方法在某個(gè)特定領(lǐng)域的問答顯得非常單一。因而，特別是許多組件被重新利用來設(shè)計(jì)和實(shí)施為新的改進(jìn)方法往往顯得笨重且無效率。因此，強(qiáng)烈需要組合式的問答系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)，使得表現(xiàn)最好的組件能夠聯(lián)合起來在指定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)最大價(jià)值?？紤]到功能的高變體可能在一個(gè)問答系統(tǒng)中被利用和在新問答系統(tǒng)中被重新利用，AndreasBoth等人提供了一種通過問答詞匯驅(qū)動(dòng)的方法與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較，該方法由特定領(lǐng)域社區(qū)提供了強(qiáng)大的知識(shí)本體。他們通過綁定現(xiàn)有詞匯到核心問答詞匯上而不再創(chuàng)造由外部組件提供的信息的方法來實(shí)現(xiàn)。因此，他們?yōu)榭焖俳⑿碌?特定領(lǐng)域的)問答系統(tǒng)提供了一種實(shí)用的方法，而且通過多個(gè)領(lǐng)域核心問答詞匯得到了重新利用。問答系統(tǒng)的互操作性：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)對(duì)于理解數(shù)據(jù)來說是最大的挑戰(zhàn)之一。數(shù)據(jù)網(wǎng)吸引了問答社區(qū)的注意并且最近，許多模式感知的問答系統(tǒng)被介紹，而且研究成果都是有意義的。然而，由于缺乏概念性描述問答系統(tǒng)的系統(tǒng)性方法，集成不同方法是不太可能的。KuldeepSingh等人展示了一種建立在摘要層上的消息驅(qū)動(dòng)詞匯。這種詞匯從不同問答系統(tǒng)的概念圖中得出結(jié)論，這樣他們使研究人員和工廠能實(shí)施消息驅(qū)動(dòng)的問答系統(tǒng)并重新利用和擴(kuò)展不同方法，而不存在互操作性和擴(kuò)展性的擔(dān)憂。醫(yī)學(xué)問答系統(tǒng)：設(shè)計(jì)問答系統(tǒng)對(duì)自然語(yǔ)言問題的深度分析和有效性提出了要求。這個(gè)設(shè)計(jì)任務(wù)的關(guān)鍵是將問題中表達(dá)的語(yǔ)義關(guān)系轉(zhuǎn)化為可用計(jì)算機(jī)處理的表示方法。AsmaBenAbacha等人在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域處理問題分析。更準(zhǔn)確地說，他們研究如何將一個(gè)自然語(yǔ)言問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)可用計(jì)算機(jī)處理的表示。潛在的轉(zhuǎn)換過程要求決定性的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：1、什么是醫(yī)學(xué)問題的主要特征；2、哪些方法最適用于這些特征的抽??；3、怎樣把抽取信息轉(zhuǎn)換成一個(gè)機(jī)器可理解的表示。他們展示了一個(gè)完整的問題分析方法，包括醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別，語(yǔ)義關(guān)系抽取和自動(dòng)轉(zhuǎn)換為SPARQL查詢。研究支持SPARQL在問答的角度中能表示內(nèi)容廣泛的自然語(yǔ)言問題的事實(shí)。鏈接數(shù)據(jù)上的問答系統(tǒng)：?jiǎn)柎鹣到y(tǒng)是一種基于知識(shí)庫(kù)，并將自然語(yǔ)言問題轉(zhuǎn)換為SPARQL的智能系統(tǒng)。為了改善實(shí)體、關(guān)系和自然語(yǔ)言文本之間的匹配程度，StefanRuseti等人利用維基百科來抽取DBpedia實(shí)體的詞匯，然后將它們和問題進(jìn)行匹配。這些實(shí)體在本體論上得到了驗(yàn)證，并且缺失的實(shí)體能夠得到驗(yàn)證?；陉P(guān)系模式的問答系統(tǒng)：ElenaCabrio等人展示了一種叫做QAKiS的系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于鏈接數(shù)據(jù)上的開放域問答。它提出問題解釋作為一種基于關(guān)系匹配的挑戰(zhàn)，其問題碎片被匹配為三元組存儲(chǔ)的二元關(guān)系，并利用關(guān)系文本模式自動(dòng)收集。為了演示，關(guān)系模式可從維基百科中自動(dòng)抽取，而DBpedia是采用一種自然語(yǔ)言接口進(jìn)行查詢的RDF數(shù)據(jù)集。特定領(lǐng)域的多語(yǔ)言問答架構(gòu)：OscarFerrandez等人展示了一種叫做QALL-ME的架構(gòu)，該架構(gòu)是一種可重用架構(gòu)，它通過一種本體論建?？稍诮Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上建立多種跨語(yǔ)言的問答系統(tǒng)。它是一種帶一系列演示組件和擴(kuò)展文檔的免費(fèi)開源軟件，這樣能夠使這款軟件使用和采納變得容易。QALL-ME架構(gòu)的主要特征如下：1、領(lǐng)域可移植性，通過本體論可將模型建立在目標(biāo)領(lǐng)域中；2、關(guān)于時(shí)間和空間問題的上下文感知；3、文本蘊(yùn)含引擎作為問題解釋核心的使用；4、作為一種基于面向服務(wù)的架構(gòu)，它為架構(gòu)組件采用可交換的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。另外，OscarFerrandez等人展示了一種運(yùn)行實(shí)例闡述架構(gòu)是如何處理問題，并且一個(gè)案例研究表明，以QALL-ME架構(gòu)為實(shí)例的問答應(yīng)用的建立廣泛運(yùn)用于旅游領(lǐng)域中的電影事件。問答系統(tǒng)與語(yǔ)義Web的契合：隨著當(dāng)前語(yǔ)義Web的快速發(fā)展，搜索和查詢內(nèi)容的處理在規(guī)模上和異質(zhì)上變得日益具有挑戰(zhàn)性。人性化的界面能夠在查詢和探索新穎性、多樣性和結(jié)構(gòu)化的信息空間中支持終端用戶，而這些需要語(yǔ)義Web的可視化得以實(shí)現(xiàn)。VanessaLopez等人展現(xiàn)了一個(gè)基于問答系統(tǒng)的本體論調(diào)查，該調(diào)查顯示近些年來由Web上結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息提供的探索機(jī)遇。首先，從上世紀(jì)70年代和其后幾十年人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)社區(qū)中具有影響力的研究工作進(jìn)展來看，在跟蹤當(dāng)前針對(duì)語(yǔ)義Web的開放人性化設(shè)計(jì)界面中的最先進(jìn)技術(shù)之前，通過利用1999年TREC的質(zhì)量跟蹤仿真的開放領(lǐng)域QA仿真，到最新商業(yè)語(yǔ)義QA解決方案，他們通過分析問答系統(tǒng)研究領(lǐng)域的整體背景和歷史提供了一個(gè)綜合性的視角。其次，超出最先進(jìn)技術(shù)之外，他們檢驗(yàn)了在重用和查詢語(yǔ)義Web內(nèi)容方面，該技術(shù)對(duì)終端用戶支持的潛在性。開放問答系統(tǒng)架構(gòu)：與眾多領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)十億個(gè)事實(shí)現(xiàn)在能夠作為RDF數(shù)據(jù)在Web上獲得。然而，對(duì)于非專業(yè)用戶來說，訪問這些數(shù)據(jù)仍舊是一種挑戰(zhàn)。為了改善對(duì)數(shù)據(jù)的訪問，方法對(duì)用戶實(shí)施最小的障礙是必須的。雖然，許多鏈接數(shù)據(jù)上的問答系統(tǒng)被提出，然而檢索期望的數(shù)據(jù)仍舊是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。另外，開發(fā)和評(píng)估問答系統(tǒng)仍舊是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù)。為了克服這些障礙，EdgardMarx等人提出了一種模塊和可擴(kuò)展開源的問答系統(tǒng)架構(gòu)。他們闡述了該架構(gòu)通過如何整合兩種最先進(jìn)的問答系統(tǒng)而被使用。評(píng)估結(jié)果表明，通過使用整合的系統(tǒng)比單獨(dú)系統(tǒng)整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果要好一些?；ヂ?lián)數(shù)據(jù)上的問答系統(tǒng)：潛在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)架構(gòu)的選擇導(dǎo)致了一種數(shù)據(jù)源的概要，它們?cè)谠S多領(lǐng)域上包含了冗余和片段信息。使非專業(yè)用戶訪問該數(shù)據(jù)概要的一種方法是提供關(guān)鍵詞搜索架構(gòu)，該方法能利用鏈接數(shù)據(jù)的固有特征。開發(fā)這些系統(tǒng)因?yàn)槿齻€(gè)原因而成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)性任務(wù)。首先，跨不同數(shù)據(jù)集或在同一數(shù)據(jù)集中的資源可以是同音異議的。其次，不同數(shù)據(jù)集采用異構(gòu)模式和實(shí)例的水平。SaeedehShekarpour等人提出了SINA(一種可擴(kuò)展的關(guān)鍵詞搜索系統(tǒng))，它通過在一系列互聯(lián)數(shù)據(jù)源上，將用戶提供的關(guān)鍵詞和自然語(yǔ)言查詢轉(zhuǎn)換為連接的SPARQL查詢，能夠回答用戶的查詢。SINA采用一種隱式馬爾科夫模型并針對(duì)一種來自不同數(shù)據(jù)集且用戶支持的查詢來決定最適合的資源。另外，該架構(gòu)能通過消除歧義資源和平衡鏈接結(jié)構(gòu)作為數(shù)據(jù)集查詢的基礎(chǔ)來構(gòu)造聯(lián)合查詢。開放域問答系統(tǒng)：在解析和將自然語(yǔ)言問題轉(zhuǎn)換為知識(shí)庫(kù)可執(zhí)行形式(例如，邏輯形式)之后，大多數(shù)當(dāng)前的問答系統(tǒng)查詢知識(shí)庫(kù)來回答問題。作為一個(gè)眾所周知的事實(shí)，知識(shí)庫(kù)還遠(yuǎn)不夠完整，因此用于回答問題的所需信息可能在知識(shí)庫(kù)中并不存在。HuanSun等人開發(fā)了一種新問答系統(tǒng)，它能夠直接從Web中挖掘答案并同時(shí)將知識(shí)庫(kù)作為一種進(jìn)一步改善問答系統(tǒng)性能的重大輔助而加以利用。HuanSun等人首次嘗試在Freebase中的候選答案階段，將候選答案鏈接到實(shí)體上。幾個(gè)特別的優(yōu)勢(shì)可列舉如下：1、候選答案中的冗余可被自動(dòng)降低；2、通過Freebase中那些對(duì)應(yīng)的實(shí)體，一個(gè)答案的候選類型可毫不費(fèi)力的被確定；3、在Freebase中針對(duì)實(shí)體有效利用豐富的信息，他們?cè)趯⒑蜻x答案鏈接到Freebase后為每個(gè)候選答案開發(fā)了語(yǔ)義特征。特別地，他們構(gòu)造了答案相關(guān)類型的特征和兩個(gè)新穎的概率模型，這些能在一個(gè)給定問題之下，直接評(píng)估一個(gè)候選答案類型的契合程度?？偟膩碚f，這些語(yǔ)義特征在從大型候選答案池中確定真實(shí)的答案方面發(fā)揮了重大作用?；谀０宓膯柎鹣到y(tǒng)：當(dāng)越來越多的RDF數(shù)據(jù)作為鏈接數(shù)據(jù)被發(fā)布的時(shí)候，訪問這些數(shù)據(jù)直觀的方式變得越來越重要。作為一種直覺性和表現(xiàn)度的較好折衷方式，問答方法被提出來了。大多數(shù)問答系統(tǒng)將問題轉(zhuǎn)換為三元組，這樣可為檢索答案進(jìn)行RDF數(shù)據(jù)匹配，特別是在一些相似性標(biāo)準(zhǔn)中。然而，在許多情況下，三元組并沒有真實(shí)展現(xiàn)自然語(yǔ)言問題的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)致更多的表達(dá)查詢不能被回答。為了規(guī)避這個(gè)問題，ChristinaUnger等人提出了一種依賴于問題解析產(chǎn)生SPARQL模板的新方法，該方法可直接映射問題的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。這種模板之后可利用統(tǒng)計(jì)實(shí)體識(shí)別和謂語(yǔ)探測(cè)被實(shí)例化。現(xiàn)有技術(shù)中尚未有針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的大學(xué)校園智能問答機(jī)器人系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明提出一種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)。一種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)，其包括如下單元：用戶移動(dòng)性單元，用于基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)用戶實(shí)時(shí)位置的跟蹤、用戶移動(dòng)軌跡的描述、用戶活動(dòng)區(qū)域的劃定；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與社交網(wǎng)絡(luò)單元，用于根據(jù)用戶移動(dòng)性單元獲取的用戶實(shí)時(shí)位置的跟蹤、用戶移動(dòng)軌跡的描述、用戶活動(dòng)區(qū)域的劃定信息進(jìn)行實(shí)時(shí)位置的推進(jìn)從而勾勒用戶在特定區(qū)域內(nèi)的移動(dòng)軌跡和用戶在特定區(qū)域內(nèi)的活動(dòng)區(qū)域；還用于獲取特定區(qū)域內(nèi)的用戶之間相互關(guān)聯(lián)和相互影響以及用戶之間扮演者不同的社會(huì)角色，從而確定各個(gè)用戶各自具有不同的用戶屬性和用戶任務(wù)，以及用戶之間的交互構(gòu)成了各自的用戶關(guān)系和社交圈；用戶興趣點(diǎn)挖掘與個(gè)性化定制單元，用于根據(jù)用戶移動(dòng)性單元中獲取的用戶的活動(dòng)位置、活動(dòng)軌跡和活動(dòng)區(qū)域來確定這三者之間共同構(gòu)成的用戶活動(dòng)的空間屬性，根據(jù)用戶活動(dòng)的空間屬性發(fā)掘用戶的興趣點(diǎn)以及進(jìn)行個(gè)性化信息推送；用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元，用于接收用戶輸入的文本查詢和/或語(yǔ)音查詢信息，在為文本查詢信息時(shí)，經(jīng)過中文分詞、語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析的文本挖掘和處理，并將處理后的信息發(fā)送給智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元；在為語(yǔ)音查詢信息時(shí)，先將語(yǔ)音查詢信息識(shí)別為文本查詢信息，并經(jīng)過中文分詞、語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析的文本挖掘和處理，并將處理后的信息發(fā)送給智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元；智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元，用于收集和整理知識(shí)素材建立知識(shí)庫(kù)，對(duì)素材提取候選關(guān)鍵詞，并對(duì)關(guān)鍵詞的內(nèi)容進(jìn)行人工標(biāo)記，以便進(jìn)行后續(xù)的關(guān)鍵詞索引；將知識(shí)庫(kù)拆分為問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)，其中問題知識(shí)庫(kù)中用于存放用戶提出的各種需求和問題，答案知識(shí)庫(kù)中存在與問題知識(shí)庫(kù)中的需求和問題相匹配的解答內(nèi)容、解答思路和解答詳細(xì)過程；并在問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)之間建立問答匹配度評(píng)估的關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)用于度量問題與答案之間的匹配程度，并將這一過程與后續(xù)的用戶滿意度反饋相結(jié)合，共同用于對(duì)知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化，和對(duì)問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)中相關(guān)內(nèi)容的更新與優(yōu)化。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中度量問題與答案之間的匹配程度，并將這一過程與后續(xù)的用戶滿意度反饋相結(jié)合，共同用于對(duì)知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化，和對(duì)問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)中相關(guān)內(nèi)容的更新與優(yōu)化包括：通過問答匹配度評(píng)估過程后將問題與答案之間建立匹配映射關(guān)系，并對(duì)候選答案與問題的匹配程度進(jìn)行排名，將排名靠前的若干個(gè)候選答案提供給用戶進(jìn)行選擇，同時(shí)讓用戶對(duì)問題的答案進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)的結(jié)果及時(shí)反饋給問答系統(tǒng)進(jìn)行問答匹配度的修正和知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的替換與更新。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中問題知識(shí)庫(kù)與問題關(guān)鍵詞之間的映射關(guān)系矩陣Mq,k表示如下：Mq,k=KmT1mT2mT3m...Tnm..................K3T13T23T33...Tn3K2T12T22T32...Tn2K1T11T21T31...Tn1Rq→kQ1Q2Q3...Qn]]>其中Rq→k表示二者之間的映射關(guān)系，Qi(i＝1...n)表示問題及其個(gè)數(shù)，Kj(j＝1...m)表示問題關(guān)鍵詞及其個(gè)數(shù)；一個(gè)問題可以被拆解為多個(gè)關(guān)鍵詞加以描述，同時(shí)一個(gè)關(guān)鍵詞也可以運(yùn)用于多個(gè)問題中；Tij(i＝1...n,j＝1...m)表示問題i由問題關(guān)鍵詞j所組成的文本內(nèi)容。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中問題關(guān)鍵詞與答案關(guān)鍵詞之間的映射關(guān)系矩陣Mk,k’表示如下：Mk,k′=K′mT1mT2mT3m...Tnm..................K′3T13T23T33...Tn3K′2T12T22T32...Tn2K′1T11T21T31...Tn1Rq→k′K1K2K3...Kn]]>其中Rk→k'表示二者之間的映射關(guān)系，Ki(i＝1...n)表示問題關(guān)鍵詞及其個(gè)數(shù)，K'j(j＝1...m)表示答案關(guān)鍵詞及其個(gè)數(shù)；一個(gè)問題關(guān)鍵詞可以對(duì)應(yīng)于多個(gè)問題答案關(guān)鍵詞，同時(shí)一個(gè)答案關(guān)鍵詞也可以運(yùn)用于多個(gè)問題關(guān)鍵詞中；Tij(i＝1...n,j＝1...m)表示問題關(guān)鍵詞i由答案關(guān)鍵詞j予以解答的文本內(nèi)容。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中答案關(guān)鍵詞與答案之間的映射關(guān)系矩陣Mk’,a表示如下：Mk′,a=AmT1mT2mT3m...Tnm..................A3T13T23T33...Tn3A2T12T22T32...Tn2A1T11T21T31...Tn1Rk′→aK′1K′2K′3...K′n]]>其中Rk'→a表示二者之間的映射關(guān)系，K'i(i＝1...n)表示答案關(guān)鍵詞及其個(gè)數(shù)，Aj(j＝1...m)表示答案及其個(gè)數(shù)；一個(gè)答案關(guān)鍵詞可以用以描述多個(gè)答案，同時(shí)一個(gè)答案也可以運(yùn)用多個(gè)答案關(guān)鍵詞進(jìn)行描述；Tij(i＝1...n,j＝1...m)表示答案關(guān)鍵詞i對(duì)答案j進(jìn)行描述的文本內(nèi)容。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中答案與答案排名之間的映射關(guān)系矩陣Ma,rank表示如下：Ma,rank=RankRA1RA2RA3...RAnRa→rankA1A2A3...An]]>其中Ra→rank表示二者之間的映射關(guān)系，Ai(i＝1...n)表示答案及其個(gè)數(shù)，(i＝1...n)表示答案i的排名。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中答案與用戶滿意度之間的映射關(guān)系矩陣Ma,us表示如下：Ma,us=Us,mP1mP2mP3m...Pnm..................Us,3P13P23P33...Pn3Us,2P12P22P32...Pn2Us,1P11P21P31...Pn1Ra→usA1A2A3...An]]>其中表示二者之間的映射關(guān)系，Ai(i＝1...n)表示答案及其個(gè)數(shù)，Us,j(j＝1...m)表示用戶滿意度及其個(gè)數(shù)；一個(gè)答案可以被多個(gè)用戶進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以擁有多個(gè)用戶滿意度，同時(shí)一個(gè)用戶也可以對(duì)多個(gè)答案進(jìn)行評(píng)價(jià)，分別給出多個(gè)答案的用戶滿意度評(píng)價(jià)；Pij(i＝1...n,j＝1...m)表示答案i由用戶j予以評(píng)價(jià)的用戶滿意度。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，用戶移動(dòng)性單元還用于預(yù)先描繪出特定區(qū)域的完整地圖，并在地圖上詳細(xì)的標(biāo)記出該特定區(qū)域內(nèi)外的各個(gè)興趣點(diǎn)POI。在本發(fā)明所述的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)中，所述用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元還用于在用戶興趣點(diǎn)挖掘與個(gè)性化定制單元中獲取用戶輸入的興趣點(diǎn)或目的地的文本查詢和/或語(yǔ)音查詢信息。實(shí)施本發(fā)明提供的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果：用于輔助特定區(qū)域內(nèi)(比如大學(xué)校園中)新加入的用戶(比如教師和學(xué)生等)更快熟悉和適應(yīng)環(huán)境(比如用戶所在院校的大學(xué)環(huán)境和文化氛圍)，更好地與其他用戶間建立好友關(guān)系，并借助情境要素建立的人工智能知識(shí)庫(kù)為特定區(qū)域內(nèi)活動(dòng)人群的日常生活更好的服務(wù)。使得用戶更快、更好熟悉特定區(qū)域內(nèi)外環(huán)境、軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域文化等，并以一系列以問答形式進(jìn)行系統(tǒng)性展現(xiàn)。附圖說明圖1是本發(fā)明實(shí)施例的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。圖2為智能機(jī)器人問答系統(tǒng)研究體系圖；圖3為智能問答系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的示意圖。具體實(shí)施方式如圖1至3所示，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提出了一種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)，其包括如下單元：用戶移動(dòng)性單元，用于基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)用戶實(shí)時(shí)位置的跟蹤、用戶移動(dòng)軌跡的描述、用戶活動(dòng)區(qū)域的劃定；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與社交網(wǎng)絡(luò)單元，用于根據(jù)用戶移動(dòng)性單元獲取的用戶實(shí)時(shí)位置的跟蹤、用戶移動(dòng)軌跡的描述、用戶活動(dòng)區(qū)域的劃定信息進(jìn)行實(shí)時(shí)位置的推進(jìn)從而勾勒用戶在特定區(qū)域內(nèi)的移動(dòng)軌跡和用戶在特定區(qū)域內(nèi)的活動(dòng)區(qū)域；還用于獲取特定區(qū)域內(nèi)的用戶之間相互關(guān)聯(lián)和相互影響以及用戶之間扮演者不同的社會(huì)角色，從而確定各個(gè)用戶各自具有不同的用戶屬性和用戶任務(wù)，以及用戶之間的交互構(gòu)成了各自的用戶關(guān)系和社交圈；用戶興趣點(diǎn)挖掘與個(gè)性化定制單元，用于根據(jù)用戶移動(dòng)性單元中獲取的用戶的活動(dòng)位置、活動(dòng)軌跡和活動(dòng)區(qū)域來確定這三者之間共同構(gòu)成的用戶活動(dòng)的空間屬性，根據(jù)用戶活動(dòng)的空間屬性發(fā)掘用戶的興趣點(diǎn)以及進(jìn)行個(gè)性化信息推送；用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元，用于接收用戶輸入的文本查詢和/或語(yǔ)音查詢信息，在為文本查詢信息時(shí)，經(jīng)過中文分詞、語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析的文本挖掘和處理，并將處理后的信息發(fā)送給智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元；在為語(yǔ)音查詢信息時(shí)，先將語(yǔ)音查詢信息識(shí)別為文本查詢信息，并經(jīng)過中文分詞、語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析的文本挖掘和處理，并將處理后的信息發(fā)送給智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元；智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元，用于收集和整理知識(shí)素材建立知識(shí)庫(kù)，對(duì)素材提取候選關(guān)鍵詞，并對(duì)關(guān)鍵詞的內(nèi)容進(jìn)行人工標(biāo)記，以便進(jìn)行后續(xù)的關(guān)鍵詞索引；將知識(shí)庫(kù)拆分為問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)，其中問題知識(shí)庫(kù)中用于存放用戶提出的各種需求和問題，答案知識(shí)庫(kù)中存在與問題知識(shí)庫(kù)中的需求和問題相匹配的解答內(nèi)容、解答思路和解答詳細(xì)過程；并在問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)之間建立問答匹配度評(píng)估的關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)用于度量問題與答案之間的匹配程度，并將這一過程與后續(xù)的用戶滿意度反饋相結(jié)合，共同用于對(duì)知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化，和對(duì)問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)中相關(guān)內(nèi)容的更新與優(yōu)化。可選地，智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中度量問題與答案之間的匹配程度，并將這一過程與后續(xù)的用戶滿意度反饋相結(jié)合，共同用于對(duì)知識(shí)庫(kù)的優(yōu)化，和對(duì)問題知識(shí)庫(kù)和答案知識(shí)庫(kù)中相關(guān)內(nèi)容的更新與優(yōu)化包括：通過問答匹配度評(píng)估過程后將問題與答案之間建立匹配映射關(guān)系，并對(duì)候選答案與問題的匹配程度進(jìn)行排名，將排名靠前的若干個(gè)候選答案提供給用戶進(jìn)行選擇，同時(shí)讓用戶對(duì)問題的答案進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)的結(jié)果及時(shí)反饋給問答系統(tǒng)進(jìn)行問答匹配度的修正和知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的替換與更新。本發(fā)明實(shí)施例用于輔助諸如大學(xué)校園中新報(bào)到的教師和學(xué)生等用戶更快熟悉和適應(yīng)所在院校的大學(xué)環(huán)境和文化氛圍，更好地與其他用戶間建立好友關(guān)系，并借助情境要素建立的人工智能知識(shí)庫(kù)為大學(xué)校園內(nèi)活動(dòng)人群的日常生活更好的服務(wù)。例如，作為剛到大學(xué)報(bào)到的新教師或大一新生，他們可能對(duì)校園內(nèi)部和周邊設(shè)施一無所知，唯一的熟悉和了解方式可能是詢問同事或同學(xué)。但事實(shí)上，在對(duì)校園環(huán)境不熟悉的前提下，即便是新進(jìn)教師或?qū)W生也無法對(duì)問題準(zhǔn)確描述，進(jìn)而導(dǎo)致從同事或同學(xué)處無法獲知問題的滿意解答。鑒于此類困擾新進(jìn)人員了解和熟悉工作或?qū)W習(xí)環(huán)境的挑戰(zhàn)性問題，本發(fā)明實(shí)施例所要解決的這類問題更顯得具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本發(fā)明實(shí)施例能夠解決基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中大學(xué)校園內(nèi)，關(guān)于新進(jìn)人員(教師、學(xué)生等)更快、更好熟悉校園內(nèi)外環(huán)境、軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施、校園文化等與大學(xué)校園相關(guān)的一系列以問答形式展現(xiàn)的系統(tǒng)性問題，在此稱之為智能機(jī)器人問答系統(tǒng)(或智能問答機(jī)器人)。如圖2所示為基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的智能問答機(jī)器人系統(tǒng)的研究體系所涉及的研究?jī)?nèi)容、主要關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)思路。以下通過一實(shí)施例將針對(duì)圖2中所涉及的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)內(nèi)容闡述。用戶移動(dòng)性單元：基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的大學(xué)校園內(nèi)，主要涉及的用戶包括大學(xué)生(?？粕?、本科生、研究生等)、教職工(教師、行政人員等)、其它專職人員等。這類人群在大學(xué)校園內(nèi)的移動(dòng)性自有其規(guī)律性特征。該研究主要涉及的內(nèi)容包括：用戶實(shí)時(shí)位置的跟蹤、用戶移動(dòng)軌跡的描述、用戶活動(dòng)區(qū)域的劃定等。在進(jìn)行用戶移動(dòng)性研究之前，必須首先描繪出某大學(xué)校園的完整地圖，并在地圖上詳細(xì)的標(biāo)記出該校園內(nèi)外的各個(gè)興趣點(diǎn)POI。在此基礎(chǔ)上對(duì)用戶移動(dòng)性的研究才能增加其可信度和準(zhǔn)確性。本發(fā)明實(shí)施例為示意性的，不僅限于大學(xué)校園，還可以應(yīng)用于其他場(chǎng)景。在用戶移動(dòng)性單元中，用戶可以通過用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元輸入興趣點(diǎn)查詢信息，用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元將查詢信息識(shí)別后發(fā)送到智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元進(jìn)行智能問答并給出結(jié)果。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與社交網(wǎng)絡(luò)單元。隨著通訊工具的日益普及，大學(xué)校園內(nèi)的用戶們幾乎人人手中都至少有一部以手機(jī)為主的通訊工具。這些通訊工具將用戶們構(gòu)建成了一個(gè)龐大的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和密切聯(lián)系的社交網(wǎng)絡(luò)。大學(xué)校園中的用戶在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動(dòng)下，能夠通過移動(dòng)APP平臺(tái)實(shí)時(shí)獲取用戶的所在位置，并通過實(shí)時(shí)位置的推進(jìn)勾勒出用戶在大學(xué)校園內(nèi)的移動(dòng)軌跡和用戶在大學(xué)校園內(nèi)的活動(dòng)區(qū)域。與此同時(shí)，大學(xué)校園內(nèi)的用戶之間相互關(guān)聯(lián)和相互影響。例如，大學(xué)校園內(nèi)的教師與學(xué)生之間，借助微博、微信和QQ等移動(dòng)APP平臺(tái)在交互信息的同時(shí)，構(gòu)造成了“教師-學(xué)生”的社交網(wǎng)絡(luò)。因此，用戶之間扮演者不同的社會(huì)角色，從而導(dǎo)致他們各自具有不同的用戶屬性和用戶任務(wù)，他們之間的交互構(gòu)成了各自的用戶關(guān)系和社交圈。將用戶移動(dòng)性的研究與移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，通過借助情境感知這一先進(jìn)技術(shù)就可將二者關(guān)聯(lián)起來，進(jìn)行用戶活動(dòng)規(guī)律與用戶角色之間的互推斷研究。用戶興趣點(diǎn)挖掘與個(gè)性化定制單元：用戶的活動(dòng)位置、活動(dòng)軌跡和活動(dòng)區(qū)域這三者之間共同構(gòu)成了用戶活動(dòng)的空間屬性研究?jī)?nèi)容。它們可運(yùn)用于移動(dòng)互聯(lián)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)下的大學(xué)校園用戶的興趣點(diǎn)挖掘與用戶的個(gè)性化定制。例如，根據(jù)大學(xué)校園內(nèi)新進(jìn)人員(教職工、學(xué)生等)的興趣點(diǎn)存在差異性的特點(diǎn)，有些學(xué)霸類型的人可能更關(guān)注自習(xí)室和圖書館等與學(xué)習(xí)相關(guān)的校園基礎(chǔ)設(shè)施；有些吃貨類型的人，可能熱衷于對(duì)美食的追逐；有些麥霸級(jí)別的人可能更關(guān)注于學(xué)校周邊的各種娛樂休閑場(chǎng)所。因此，根據(jù)用戶興趣點(diǎn)的差異性特點(diǎn)而進(jìn)行的用戶個(gè)性化定制具有廣闊的應(yīng)用前景。智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元通過問答匹配度評(píng)估過程后將問題與答案之間建立匹配映射關(guān)系，并對(duì)候選答案與問題的匹配程度進(jìn)行排名，將排名靠前的若干個(gè)候選答案提供給用戶進(jìn)行選擇，同時(shí)讓用戶對(duì)問題的答案進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)的結(jié)果及時(shí)反饋給問答系統(tǒng)進(jìn)行問答匹配度的修正和知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的替換與更新。在獲取到一定數(shù)量的問題和答案之后，用戶興趣點(diǎn)挖掘與個(gè)性化定制單元從可以根據(jù)智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元中的數(shù)據(jù)信息描繪出用戶的時(shí)間分布、地點(diǎn)、社會(huì)關(guān)系等社交網(wǎng)絡(luò)，并基于此向用戶推送個(gè)性化的信息和資訊。用戶查詢與知識(shí)庫(kù)匹配單元：用戶的查詢方式有兩種：文本查詢和語(yǔ)音查詢。即根據(jù)用戶性格和偏好的不同，有些用戶個(gè)性張揚(yáng)且喜歡表現(xiàn)自我，他們通常喜歡與大家分享自己的想法，因此他們多半青睞于語(yǔ)音查詢方式；而有些用戶性格內(nèi)斂，不喜將自己內(nèi)心的想法曝露出去，他們則更加青睞于文本查詢方式。無論用戶選擇哪種查詢方式，本專利所涉及的智能問答系統(tǒng)都要講用戶的查詢內(nèi)容進(jìn)行分解，即需要經(jīng)過中文分詞、語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析等一系列文本挖掘和處理的過程。此外，如果用戶選擇了語(yǔ)音查詢方式，則還需要對(duì)用戶語(yǔ)音輸入的內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。智能問答數(shù)據(jù)庫(kù)單元：智能問答知識(shí)庫(kù)的建立是大學(xué)校園智能機(jī)器人問答系統(tǒng)能夠高效和準(zhǔn)確的回答大學(xué)校園用戶提出問題的核心與關(guān)鍵，這對(duì)該知識(shí)庫(kù)的完整性、精度等度量指標(biāo)提出了較高的要求。除了利用已存在的先進(jìn)字段匹配與關(guān)鍵詞查詢技術(shù)以外，綜合優(yōu)化問答知識(shí)庫(kù)的性能也是需要考慮的主要關(guān)鍵技術(shù)。接下來，將采用圖3所示的內(nèi)容，詳細(xì)介紹智能問答機(jī)器人的知識(shí)庫(kù)從建庫(kù)、問答到答案給出，并反饋用戶滿意度等一系列過程。本發(fā)明實(shí)施例的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在：1、當(dāng)大學(xué)校園中出現(xiàn)新報(bào)到的教師和學(xué)生等用戶時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)能夠輔助這類人群更快的熟悉和適應(yīng)所在院校的大學(xué)環(huán)境和文化氛圍；2、通過對(duì)大學(xué)校園內(nèi)用戶活動(dòng)實(shí)時(shí)位置的監(jiān)測(cè)與提取，能夠輔助用戶更好的規(guī)劃一天的工作和學(xué)習(xí)任務(wù)；3、當(dāng)新用戶在大學(xué)校園內(nèi)迷路時(shí)，在當(dāng)前已存在的地圖APP(谷歌地圖、百度地圖、高德地圖等)暫不能詳細(xì)顯示大學(xué)校園地圖全貌的前提下，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)可以輔助用戶快速而準(zhǔn)確的到達(dá)目的地；4、當(dāng)用戶經(jīng)過某地而忘記做計(jì)劃中的事情時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)可以提醒用戶去完成即將遺忘的任務(wù)；5、用戶與其他用戶建立好友關(guān)系時(shí)，結(jié)合用戶活動(dòng)的情境要素建立人工智能知識(shí)庫(kù)。當(dāng)用戶在某一時(shí)刻經(jīng)過某地時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)可以提醒用戶去選擇性完成好友需要完成的工作和任務(wù)，從而到達(dá)團(tuán)隊(duì)任務(wù)相互協(xié)作的目的。可以理解的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思做出其它各種相應(yīng)的改變與變形，而所有這些改變與變形都應(yīng)屬于本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3