信息时代的到来带来了大数据时代的契机,同时也带来了信息的爆炸式增长。多元化的知识信息给人们提供便利的同时,也带来有效获取真正感兴趣知识的困难,由此知识的个性化服务应运而生。在知识个性化推荐的研究中,研究者将知识情境融入其中,在获得知识的同时也了解了知识产生的背景以及创造的过程,为用户提供更加精准的个性化推荐服务,而对于知识情境的识别和获取是融合知识情境个性化推荐服务的关键步骤。本文重点研究知识情境的识别和获取技术,为知识个性化推荐服务提供理论基础和数据支持。知识情境是用户在特定环境中使用知识产生活动的过程,具有复杂性、动态性和异构性等特点,这些特点造成了难以识别和获取标准化和规范化的知识情境。目前被广泛应用于知识工程领域的本体因其使用概念、关系、函数、公理以及实例的描述方法可以实现知识标准、规范化的共享和重用。本文采用结合本体的方法来对知识情境进行识别和获取,进而形成一个可扩展的通用框架,并用这个框架来实现知识情境的共享和重用。本文提出了一种基于本体的知识情境识别和获取通用框架KC-CRRM(Knowledge Context-Collection Recognition Reasoning and Storage),这种框架将知识情境的识别和获取过程归纳为知识情境的收集、知识情境的识别、知识情境的表示、知识情境的推理以及知识情境的持久化存储五个模块。框架描述了知识原始情境收集,知识情境识别解释,隐藏知识情境推理获得,知识情境表达建模以及对获得的知识情境进行持久化存储的一体化过程。本文分别对这五个模块进行了详细的阐述,最后选取了宽带用户为测试实例,获取了知识情境并对其进行了识别和展示。