安卓mdm的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

情境感知與SoLoMo對推薦系統影響-以美食推薦系統為例

為了解決安卓mdm的問題，作者連德安 這樣論述：

隨著行動裝置的普及，線上商務(O2O)朝向行動商務(M2O)發展，行動服務成為廠商與使用者溝通、交流管道，各式各樣應用程式提供使用者便利生活，其中美食推薦系統應用程式能協助使用者取得符合需求的高品質美食資訊，若能建立使用者對系統的忠誠度，才能在網路平台服務中取得競爭優勢，進而創造更大利潤。為了使應用程式開發者對未來推薦服務能有更清楚的趨勢掌握，提供SoLoMo概念與情境感知功能即成為應用程式開發的重要研究課題。本研究從相關文獻中整理出SoLoMo的重要概念，並且加以區分為三個構面，再整理有關於影響餐廳經營的情境因素，同時歸納至四大類情境定義內，成為判別情境分類評分依據之構面。本研究的研究目的

即在建立SoLoMo概念與情境感知功能之分析表格，利用分析比較法驗證影響最受歡迎與不受歡迎的美食推薦系統之差異性。本研究運用修正式德菲法蒐集資料，透過邀請10位不同領域的專家，每人隨機抽樣發放5種不同美食推薦應用程式評分問卷，探討SoLoMo概念與情境感知對最受歡迎與不受歡迎的美食推薦系統之差異性，並歸納整理未來行動應用程式發展方向。本研究發放與回收50份問卷，根據回收問卷分析結果顯示：(1)相關領域專家評分與APP Store使用者評價結果是不一定一致；(2)整理出需要改善情境因子由大到小排序：天氣情境、溫度情境、季節情境、同伴情境、時間情境、行程情境、距離情境、位置情境、行動應用裝置情境；

(3)SoLoMo構面中影響重要排序為：社群服務、定位服務、行動裝置。根據以上結果未來應用程式發展建議，針對社群服務方向發展，讓使用者「無意識」的互動，透過分享創造更多價值，推薦系統在情境感知中物質情境與時間情境兩項目有較大的進步空間，透過定位取得使用者即時資訊，如：根據溫度和天氣給予推薦，自動化的時間篩選也是被需要的功能，此研究結果提供推薦系統發展者具體意見，並可作為未來此領域發展趨勢之參考。

CAOL: 廣泛應用於行動裝置之情境感知線上機械學習系統

為了解決安卓mdm的問題，作者杜昱星 這樣論述：

智慧型手機已經成為我們生活中的一部分，並且為使用者們提供了各式各樣的服務功能。智慧型手機一般都具備有多樣的感測器，使之非常適合情境感知計算。現今，大部分在智慧型手機上的情境感知應用程式以各自的方式實作他們的情境感知功能並藉由offline learning去建立靜態不變的情境模型。然而，隨著情境感知應用程式的數量增長，將往往會導致低效率的系統資源使用和情境資訊的處理。事實上，基於線上機器學習系統的情境感知應用程式有許多相同的部分。在這篇論文中，我們發現可以將這些相同的部分給擷取出來成為一個獨立且統一的服務框架去協助各種不同的情境感知應用程式。我們將會討論如何在Android系統上去實作這樣一

個廣泛應用的服務框架。我們也探討了我們所提出的這個服務框架與沒有使用這個服務框架的效能情況。