文脈化（コンピュータサイエンス）

コンピュータサイエンスにおいて、文脈化とは、エンティティ（人や都市など）の文脈情報に基づいて、そのエンティティに関連するデータを識別するプロセスです。^[1]

コンテキストまたはコンテキスト情報とは、特定のアプリケーションの範囲内で意思決定を行うために必要な推論の量（フィルタリング、集約、推論による）を効果的に削減するために使用できる、あらゆるエンティティに関する情報です。^[2]コンテキスト化とは、エンティティのコンテキスト情報に基づいて、エンティティに関連するデータを識別するプロセスです。コンテキスト化により、無関係なデータが考慮から除外され、大規模なデータ集約型アプリケーションで、量、速度、多様性など、いくつかの側面からデータを削減できる可能性があります（Yavari et al.）。^{[2] [1]}

「コンテキスト化」の主な用途は、データの処理を改善することです。

データ量の削減: コンテキスト化により、アプリケーション/サービス/ユーザーの関心に基づいてデータ量を削減できる可能性があります。コンテキスト化により、無関係なデータを除外することで、データ処理、クエリ、配信のスケーラビリティと効率性が向上します。

たとえば、ConTaaS は IoT アプリケーションのデータのコンテキスト化を容易にし、ボリューム、速度、多様性など、ビッグデータのさまざまな側面から大規模 IoT アプリケーションの処理を改善できます。

• オブジェクト指向プログラミング: コンテキスト化は、オブジェクトの作成時に、クラスコンストラクターに適切な初期化パラメーターを提供することから構成されます。
• 仮想化: コンテキスト化により、 VM のインスタンス化の最後に、 Live CDの作成時に不明またはデフォルト値を持つ VM データ(通常はホスト名、IP アドレス、.ssh/authorized_keys など)を設定または上書きできます。