上下文感知计算是普适计算的一个核心内容。由于上下文的类型多样、语义复杂，其数据又是经常动态变化的，因而上下文数据管理中涉及到上下文数据的建模、查询语言、上下文数据质量控制等一系列问题，这些问题的解决是实现上下文感知应用的重要基础。　　 论文对相关问题的国内外研究现状进行了调查和概述，着重对上下文数据管理中的逻辑存储模型、查询语言、数据质量控制等关键问题进行了研究，并在以下方面取得了成果：　　 1.针对上下文数据动态扩充和变化的特点，提出了一个用以实现上下文数据存储和查询的上下文关系模型(C—关系模型)。在该模型中，关系的每个元组与一个固定的上下文属性相联系，该属性包含了一组上下文的标记、是定义在这组标记上的公式；通过对C—关系模型上的关系代数运算进行扩展，实现了对上下文数据的查询语言(C—查询)，并给出了用于消除上下文公式的不一致和冗余的优化规则。C—关系模型具有可扩展性，利用该模型可以更好的实现对上下文数据的组织和访问。　　 2.论文对在商用DBMS上实现C—关系模型的具体方法进行分析，并设计和实现了一个支持上下文感知应用开发的工具原型。　　 3.提出了利用基于条件函数依赖的数据质量控制方法发现上下文数据中的错误和不一致问题。在已有的相关研究基础上，对条件函数依赖概念进行扩展，提出了三种表达能力更强的条件函数依赖形式(CFDc、CFDp和CINDp)。其中，CFDc能够描述数据中的同义词缩写、基数限制等约束条件；CFDp和CINDp能够支持用≠、＜、≤、＞和≥等多个内置谓词对数据模式进行说明。利用这些扩展可以发现数据中更多的不一致和错误，从而保证上下文数据的质量。　　 4.对CFDc、CFDp和CINDp的一致性和蕴含问题的分析及证明表明：新的条件函数依赖的表达能力增强的同时，并没有增加静态分析的复杂性，是比已有CFD更好的数据约束规则描述语言。论文验证了利用CFDp和CINDp进行错误发现的方法，给出了如何基于这种扩展生成SQL查询、发现数据错误的技术，并设计和初步实现了一个基于新的条件函数依赖进行数据错误发现的工具原型。　　 论文提出了今后进一步研究的若干问题。