随着智能终端设备、通信网络和多设备传感技术的不断发展,在上下文感知的学术会议场景中,对于参会用户上下文、时间上下文、位置上下文、当前上下文和学术会议论文等数据进行智能处理,实现普适计算环境下的参会用户个人通信服务智能管理。主要从以下几个方面进行了研究和总结：(1)在Hadoop平台上实现一种上下文感知的学术会议场景中的用户状态推理方法,该方法综合考虑时间和位置上下文来推理出用户在当前时间的状态,以便于根据用户状态信息进一步实现学术会议场景中消息智能处理。实验结果表明该方法具有较好的推理准确性和效率。(2)提出一种基于Hadoop的相似用户推理方法,该方法面向学术会议场景,根据参会用户研究领域相似度、用户位置相似性和参会用户影响程度3个因素和具有语义意义的逻辑规则,对参加学术会议的用户关系进行分布式推理,以便为参会用户智能推荐相似用户,促进学术交流与合作。实验表明该方法具有良好的准确性和性能。(3)面向学术会议场景提出一种基于Hadoop的学术会议论文推荐方法,通过对学术会议论文的题目、摘要和关键词等文本进行分析,计算学术会议论文相似度,并综合考虑学术会议论文的发表时间对结果进行排序,结合参会用户研究的兴趣进行分布式推荐。实验表明该方法能够得到较好的推荐结果。(4)在1、2、3研究点的基础上实现基于Hadoop的面向学术会议场景中个人通信服务智能管理系统,总体框架分为数据模型层、逻辑处理层和应用层,数据模型层包括了数据的获取和存储模块,逻辑处理层包括了分布式处理模块这个核心模块,该模块中实现了学术会议场景中的分布式推理和分布式推荐,应用层是基于数据模型层和逻辑处理层处理后得到的数据,进而为学术会议场景中的参会用户提供短信、即时消息和邮件等方式的通信服务。