企业官网建设流程全解析

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一、研究目的

本研究旨在构建一种基于智能代理技术的日程管理助理系统，以解决现代个人与组织在时间安排与资源协调方面所面临的复杂性与动态性问题。随着移动互联网、物联网及云计算的快速发展，用户获取信息的渠道日益多样化，但与此同时，日程冲突、任务优先级不清以及环境变化导致的计划失效现象愈发突出。传统的日历应用多依赖静态规则与手工输入，缺乏对用户行为模式、情境语义及外部事件的深度感知与预测能力，因而难以实现真正意义上的主动协助与自适应调整。 本系统通过引入多智能体架构，将任务调度、资源匹配、情境推理与用户偏好学习等功能模块化，并通过代理间的协同通信实现信息共享与决策优化。 其中，任务调度代理负责解析用户输入的事件描述并将其映射为可执行的时间片段，资源匹配代理则根据设备可用性、地点距离及网络条件等因素进行约束满足；情境推理代理利用传感器数据与历史行为轨迹构建用户上下文模型，从而预测潜在冲突并提前给出调整建议。 为保证系统能够在多源异构数据环境下保持鲁棒性，研究将采用分布式知识图谱与联邦学习技术，使得各代理能够在本地保留隐私的同时共享必要的统计信息，实现跨设备协同优化。 研究的核心目标是提升日程管理的自动化程度与适应性，具体体现在三方面：一是通过智能推理降低用户手动干预比例；二是通过动态优先级重排最大化资源利用率；三是通过持续学习机制提升对新型事件类型与突发状况的响应速度。 在系统实现层面，计划采用微服务架构与容器化部署，以支持弹性伸缩与高可用性，同时为后续功能扩展提供模块化接口。 为验证系统的有效性，将设计基于真实用户数据的实验评估方案，主要指标包括冲突检测准确率、任务完成率、用户满意度评分以及系统响应时间。 通过对比传统单体日历应用与本研究提出的代理协同系统，在相同使用场景下进行对照实验，预期能够显著提升用户在多任务环境中的时间管理效率与决策质量。 此外，本研究亦关注系统的可解释性与透明度，计划通过可视化交互界面展示代理决策过程，并提供用户自定义规则编辑功能，以满足不同用户对隐私与控制权的需求。 最终，本项目旨在为个人与企业级日程管理提供一种可扩展、可解释且高度自适应的技术框架，为未来智能助理系统的发展奠定理论与实践基础。

二、研究意义

本研究的意义主要体现在对个人与组织时间管理效率提升、智能代理技术创新应用以及跨学科理论融合三大层面。首先，随着信息化时代的深入发展，个体与企业面临的任务量与资源约束日益复杂，传统手工日程管理已难以满足高效协同与动态调整的需求；本系统通过引入多智能体协同机制，实现对任务优先级、资源可用性以及环境变化的实时感知与自适应调度，从而显著降低冲突率、提升资源利用率，并为用户提供更为精准的时间规划建议。其次，研究在技术层面推动了智能代理与知识图谱、联邦学习等前沿技术的深度融合，提出了一套可扩展的分布式决策框架，为后续在医疗调度、物流配送、智慧城市等领域的智能助理系统提供了可复制的技术路径。再次，系统设计兼顾了隐私保护与可解释性，通过本地联邦学习实现数据脱敏共享，并通过可视化交互界面展示代理决策依据，满足了用户对透明度与控制权的双重需求，从而提升了系统的社会接受度与信任度。除此之外，研究还为智能代理理论提供了新的实验验证平台，通过大规模真实用户数据实验评估，揭示了多代理协同在复杂约束环境下的性能瓶颈与优化方向，为后续学术研究提供了丰富的数据支持与理论参考。综上所述，本研究不仅具有显著的应用价值和技术创新意义，也为智能系统设计、人工智能伦理以及人机交互等跨学科领域提供了重要的理论与实践贡献。

三、国内外研究现状

国内外在智能日程管理与代理系统领域的研究已形成多条主线，主要包括基于规则的调度、机器学习驱动的推荐、情境感知与自适应调度、多智能体协同规划以及隐私保护与可解释性研究。早期工作多聚焦于基于专家系统或约束满足的静态日程安排，利用手工编码的业务规则或时间表约束实现任务分配；随着数据量与计算资源的提升，学者们开始引入统计学习与深度学习技术，对用户行为序列进行建模，以预测任务优先级、冲突概率及完成时长，从而实现个性化推荐与自动补全。与此同时，情境感知研究强调对外部环境、设备状态、位置轨迹等多源异构数据的融合，通过上下文推理提升调度决策的准确性与鲁棒性。多智能体技术在此背景下被广泛应用，研究者利用BDI（Belief-Desire-Intention）框架或基于代理的规划平台（如JADE、Jason）实现代理间的协同信息共享与分布式决策，显著提高了大规模任务调度的可扩展性与灵活性。隐私保护与可解释性亦成为近年来的热点，联邦学习、差分隐私等技术被用于在保持用户数据本地化的前提下共享统计特征；同时，可视化交互与因果推理方法被引入以提升系统决策的透明度与用户信任。国内方面，清华大学、北京大学及浙江大学等高校在智能代理、情境感知与大规模调度算法上取得多项成果，发表了关于基于知识图谱的日程冲突检测、移动端多模态情境识别以及联邦学习框架下的协同调度优化等论文。国际上，斯坦福大学、麻省理工学院及卡内基梅隆大学等研究机构在多智能体规划、深度强化学习驱动的日程生成以及跨域知识迁移方面开展了深入研究，相关工作已在顶级会议如ICML、AAAI、IJCAI等上发表。综上所述，国内外研究已从单一规则系统演进至多模态感知与代理协同的综合框架，并在算法效率、用户体验与数据安全等维度取得显著进展，为后续基于Agent的智能日程管理助理系统奠定了坚实的理论与技术基础。

四、预期达到目标及解决的关键问题

本研究的预期目标是构建一种基于多智能体协同与情境感知的智能日程管理助理系统，能够在移动端与云端之间实现无缝数据同步与实时决策，满足个人与组织在高并发、多任务环境下的时间规划与资源调度需求。系统将实现任务解析、优先级预测、冲突检测与自动重排、资源匹配以及动态调整等核心功能，并通过可视化交互界面向用户提供透明的决策依据，提升用户对系统的信任度与满意度。为验证系统性能，将采用真实用户行为数据进行大规模实验评估，主要指标包括冲突率降低幅度、任务完成率提升比例、系统响应时间以及用户满意度评分等。

在实现上述目标的过程中，关键问题主要集中于以下几个方面：一是多源异构数据的实时采集与融合，如何在保证低延迟的前提下准确捕捉用户位置、设备状态与外部环境变化；二是多智能体间的协同决策机制，如何在分布式环境中实现高效信息共享与冲突解决，同时避免代理间的通信瓶颈与决策不一致；三是动态优先级与资源约束的自适应调度，如何利用机器学习模型对任务特征进行预测并在实时约束下进行最优分配；四是隐私保护与可解释性，如何在联邦学习框架下实现数据脱敏共享，并通过因果推理或可视化手段向用户解释代理决策过程；五是系统的可扩展性与鲁棒性，如何在面对大规模用户并发、网络波动与异常事件时保持稳定性能。

针对上述关键问题，本研究将提出一套完整的技术路线：首先构建基于知识图谱的任务语义抽取与上下文建模模块；其次设计分布式约束满足与强化学习相结合的多智能体调度框架；再次引入联邦学习与差分隐私机制实现跨设备协同学习；最后开发可解释决策可视化界面，并通过用户实验验证系统的实用性与接受度。通过上述创新点，本研究有望在智能日程管理领域实现从静态规则到动态自适应的根本突破，为个人与企业提供更高效、更安全、更透明的时间管理解决方案。

五、研究内容

本研究旨在构建一种基于多智能体协同与情境感知的智能日程管理助理系统，系统整体设计遵循模块化、可扩展与可解释性三大原则。首先，系统架构采用分层设计，顶层为用户交互层，中间为决策与调度层，下层为数据采集与存储层。用户交互层负责接收自然语言或图形化输入，并将其转化为结构化任务描述；同时提供可视化日程视图与决策解释面板，增强用户对系统行为的理解。数据采集与存储层通过移动端SDK与云端API同步用户日历、位置轨迹、设备状态以及外部事件（如交通拥堵、天气预报）等多源异构数据，并将其存入统一的知识图谱数据库，形成任务属性与上下文语义的完整映射。决策与调度层则聚焦于任务解析、优先级预测、冲突检测与自动重排以及资源匹配等核心功能。该层内部划分为四个子模块：①任务解析子模块采用基于Transformer的语义抽取模型，将用户输入映射为事件实体与属性；②优先级预测子模块利用历史行为序列与上下文特征训练强化学习模型，输出动态优先级分数；③冲突检测与重排子模块结合约束满足算法与启发式搜索，对任务时间窗进行全局优化；④资源匹配子模块根据设备可用性、网络条件与位置距离等约束，生成最优资源分配方案。为实现多智能体协同，系统在决策层内部部署BDI（Belief-Desire-Intention）架构的代理，每个代理负责一类任务或资源类型，并通过消息队列进行信息共享与协调。代理间采用一致性协议与冲突解决策略，确保在分布式环境下的决策一致性与实时性。隐私保护与可解释性模块则位于系统外围，采用联邦学习框架实现跨设备模型更新，同时在云端聚合差分隐私噪声以保护用户数据；可解释性模块利用因果图与可视化技术，将代理决策路径呈现给用户，提升系统透明度。实验验证计划包括构建原型应用并在真实用户环境中收集日程数据；通过对比实验评估系统在冲突率、任务完成率、响应时间与用户满意度等指标上的优势；并针对不同场景（如高并发、多任务与突发事件）进行鲁棒性测试。综上所述，本研究通过多层次、多模态数据融合与多智能体协同决策，致力于实现高效、可解释且隐私友好的智能日程管理解决方案，为个人与组织的时间规划提供系统化支持。

六、需求分析

用户需求方面，首先需要满足个人与组织在日程规划中的高效性与灵活性，用户期望系统能够自动识别并避免任务冲突、合理安排优先级，并在出现突发事件时及时给出调整建议。其次，用户对跨设备同步的可靠性有较高要求，期望在手机、平板及桌面端均能实时查看与编辑日程，且数据一致性不受网络波动影响。再次，隐私与安全是核心诉求之一，用户希望个人行为数据能够在本地完成初步处理，并通过差分隐私或联邦学习等技术实现模型训练，而不被第三方直接访问。再者，可解释性与透明度同样重要，用户需要能够清晰了解系统为何给出某一时间安排或资源分配，以便在必要时进行手动干预。最后，用户期望系统能够与外部服务（如地图导航、天气预报、企业内部资源管理平台）无缝集成，从而在多维度情境下提供更为精准的调度建议。

功能需求方面，系统需实现多模态数据采集模块，支持位置轨迹、设备状态、网络质量及外部事件信息的实时同步，并将其映射至统一知识图谱。任务解析子模块应采用自然语言处理技术，将用户输入转化为结构化事件实体与属性。优先级预测子模块利用强化学习或序列模型，对任务完成时长、重要性与上下文相关性进行动态评分。冲突检测与重排子模块结合约束满足算法与启发式搜索，对全局日程进行最优调度，并在出现冲突时自动生成备选方案。资源匹配子模块根据设备可用性、位置距离及网络条件等多维约束，输出最优资源分配决策。多智能体协同框架需支持BDI模型的代理部署，保证代理间信息共享与一致性，并提供冲突解决策略。隐私保护层采用联邦学习与差分隐私机制，实现跨设备模型更新而不泄露原始数据。可解释性层通过因果图与可视化技术，将决策路径呈现给用户，并支持手动调整接口。系统整体需具备移动端与云端双向同步能力，支持推送通知与离线缓存，并提供 API 接口以便第三方服务集成。

七、可行性分析

经济可行性方面，本研究所涉及的技术与服务均可在现有硬件与软件生态中实现，成本主要集中于服务器运算资源、数据存储与人工智能模型训练。云端计算平台提供按需计费模式，可根据用户活跃度与并发量动态扩容，从而降低初期投入；移动端应用采用开源框架开发，减少许可费用。数据采集与同步主要依赖于现有传感器与网络协议，硬件成本低廉；知识图谱与多智能体调度算法可在中等配置服务器上运行，预计年运维费用不超过项目总投入的15%。从收益角度看，系统可为企业提供高效的会议与资源调度工具，提升人力资源利用率；个人用户则通过减少冲突与优化时间安排获得生产力提升。若将服务商业化，可通过订阅模式、增值功能或企业定制化服务实现盈利，预计在项目启动后两年内即可实现盈亏平衡。

社会可行性方面，智能日程管理助理系统的推广符合现代社会对时间管理与工作效率的迫切需求。用户普遍面临多任务并发与信息碎片化问题，系统提供的自动冲突检测与动态重排功能能够显著降低工作压力，提升生活质量。与此同时，系统通过隐私保护机制与可解释性设计，回应公众对数据安全与算法透明度的关注，有助于获得社会认可。教育、医疗、公共服务等行业亦可将本系统嵌入现有管理平台，提升资源配置效率与服务质量。潜在风险主要来自技术误判导致的时间安排错误，需通过严格测试与用户反馈机制及时修正，以维护公众信任。

技术可行性方面，系统所依赖的核心技术已在学术界与工业界得到验证。自然语言处理模块可采用Transformer或BERT等预训练模型，在移动端进行轻量化推理；知识图谱构建与查询可利用现有图数据库（如Neo4j、JanusGraph）实现；多智能体协同框架基于BDI模型与消息队列（如RabbitMQ、Kafka），已在大规模分布式系统中证明其可扩展性。强化学习与约束满足算法在日程调度领域已有成熟案例，可直接迁移或微调。联邦学习与差分隐私技术已被多所高校与企业验证，可保障数据安全。整体架构采用微服务化与容器化部署，支持持续集成与滚动升级，降低技术迭代成本。综上所述，基于现有技术栈的实现方案具备高度可行性，可在合理时间内完成原型开发与性能验证。

八、功能分析

系统功能模块可划分为六大层次，分别为用户交互层、数据采集与预处理层、知识图谱与语义层、决策与调度层、隐私保护与可解释性层以及基础设施支持层。用户交互层负责接收自然语言或图形化输入，并将其转化为结构化任务描述，同时提供日程视图、通知推送与决策解释面板，以满足用户对操作便捷性与透明度的需求。该层通过移动端SDK与桌面端Web界面实现跨平台同步，支持离线缓存与实时更新。数据采集与预处理层负责从设备传感器、位置服务、网络状态以及外部API（如天气、交通）收集多源异构数据，并进行格式化、时间戳对齐与缺失值填补，为后续语义映射提供干净的数据流。知识图谱与语义层利用图数据库存储任务实体、属性与上下文关系，并通过Transformer或BERT模型完成文本解析，将用户输入映射为事件节点与属性边，形成可查询的语义网络。决策与调度层进一步拆分为四个子模块：任务解析子模块负责将知识图谱中的事件节点转化为可调度对象；优先级预测子模块采用强化学习或序列模型，对任务重要性、紧迫性与资源需求进行动态评分；冲突检测与重排子模块结合约束满足算法与启发式搜索，对全局日程进行最优调度，并在冲突出现时自动生成备选方案；资源匹配子模块根据设备可用性、网络质量与位置距离等多维约束，输出最优资源分配决策。上述子模块通过多智能体协同框架实现信息共享与一致性，BDI代理在约束满足层与强化学习层之间进行协作，以保证决策的全局最优性与实时响应。隐私保护与可解释性层包含联邦学习模块和差分隐私机制，用于在不泄露原始数据的前提下实现跨设备模型更新；可解释性模块利用因果图与可视化技术，将代理决策路径呈现给用户，并提供手动干预接口，以增强系统透明度。基础设施支持层采用微服务化与容器化部署，使用消息队列（如RabbitMQ）实现模块间异步通信，数据库层使用分布式图数据库与时序数据库存储知识图谱与日志；运维层提供监控、日志聚合与自动扩容功能，以确保系统在高并发环境下的稳定性。通过上述模块的协同工作，系统能够实现高效、可解释且隐私友好的智能日程管理服务。

九、数据库设计

User
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
user_id 用户唯一标识。 36 CHAR(36) PK
username 用户名。 50 VARCHAR(50)
email 邮箱地址。 100 VARCHAR(100)
password_hash 密码哈希值。 64 CHAR(64)
created_at 创建时间。 19 DATETIME
updated_at 更新时间。 19 DATETIME

Device
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
device_id 设备唯一标识。 36 CHAR(36) PK
user_id 所属用户标识。 36 CHAR(36) FK → User.user_id
device_type 设备类型（手机、平板、桌面）。 20 VARCHAR(20)
os_version 操作系统版本。 30 VARCHAR(30)
last_sync_time 最近同步时间。 19 DATETIME

Session
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
session_id 会话唯一标识。 36 CHAR(36) PK
user_id 所属用户标识。 36 CHAR(36) FK → User.user_id
device_id 使用设备标识。 36 CHAR(36) FK → Device.device_id
token 访问令牌。 128 VARCHAR(128)
expires_at 令牌失效时间。 19 DATETIME

Task
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
task_id 任务唯一标识。 36 CHAR(36) PK
user_id 所属用户标识。 36 CHAR(36) FK → User.user_id
title 任务标题。 200 VARCHAR(200)
description 任务描述。 5000 TEXT
start_time 开始时间。 19 DATETIME
end_time 结束时间。 19 DATETIME
priority 优先级（1最高）。 3 INT
status 任务状态（pending、ongoing、completed、canceled）。 20 VARCHAR(20)
created_at 创建时间。 19 DATETIME
updated_at 更新时间。 19 DATETIME

Tag
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
tag_id 标签唯一标识。 36 CHAR(36) PK
name 标签名称。 50 VARCHAR(50)

TaskTag
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
task_tag_id 关联唯一标识。 36 CHAR(36) PK
task_id 任务标识。 36 CHAR(36) FK → Task.task_id
tag_id 标签标识。 36 CHAR(36) FK → Tag.tag_id

Resource
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
resource_id 资源唯一标识。 36 CHAR(36) PK
name 资源名称。 100 VARCHAR(100)
type 资源类型（meeting_room、device等）。 20 VARCHAR(20)
capacity 容量或可用数量。 10 INT

ResourceAllocation
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
allocation_id 分配唯一标识。 36 CHAR(36) PK
task_id 任务标识。 36 CHAR(36) FK → Task.task_id
resource_id 资源标识。 36 CHAR(36) FK → Resource.resource_id
allocated_start_time 分配开始时间。 19 DATETIME
allocated_end_time 分配结束时间。 19 DATETIME

Location
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
location_id 位置记录唯一标识。 36 CHAR(36) PK
user_id 所属用户标识。 36 CHAR(36) FK → User.user_id
latitude 纬度。 10 DOUBLE
longitude 经度。 10 DOUBLE
timestamp 记录时间。 19 DATETIME

ContextEvent
字段名(英文) 说明(中文) 大小 类型 主外键 备注
event_id 事件唯一

十、建表语句

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS schedule_manager CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
USE schedule_manager;

-- 用户表
CREATE TABLE User (
user_id CHAR(36) NOT NULL,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
password_hash CHAR(64) NOT NULL,
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (user_id),
UNIQUE KEY idx_user_email (email)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 设备表
CREATE TABLE Device (
device_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
device_type VARCHAR(20),
os_version VARCHAR(30),
last_sync_time DATETIME,
PRIMARY KEY (device_id),
KEY idx_device_user (user_id),
CONSTRAINT fk_device_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES User(user_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 会话表
CREATE TABLE Session (
session_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
device_id CHAR(36),
token VARCHAR(128),
expires_at DATETIME,
PRIMARY KEY (session_id),
KEY idx_session_user (user_id),
KEY idx_session_device (device_id),
CONSTRAINT fk_session_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES User(user_id) ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT fk_session_device FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES Device(device_id) ON DELETE SET NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 任务表
CREATE TABLE Task (
task_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
title VARCHAR(200),
description TEXT,
start_time DATETIME,
end_time DATETIME,
priority INT DEFAULT 3,
status VARCHAR(20),
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (task_id),
KEY idx_task_user (user_id),
KEY idx_task_status (status),
KEY idx_task_start_end (start_time,end_time),
CONSTRAINT fk_task_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES User(user_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 标签表
CREATE TABLE Tag (
tag_id CHAR(36) NOT NULL,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (tag_id),
UNIQUE KEY idx_tag_name (name)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 任务标签关联表
CREATE TABLE TaskTag (
task_tag_id CHAR(36) NOT NULL,
task_id CHAR(36) NOT NULL,
tag_id CHAR(36) NOT NULL,
PRIMARY KEY (task_tag_id),
UNIQUE KEY uk_task_tag (task_id,tag_id),
KEY idx_tasktag_task (task_id),
KEY idx_tasktag_tag (tag_id),
CONSTRAINT fk_tasktag_task FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES Task(task_id) ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT fk_tasktag_tag FOREIGN KEY (tag_id) REFERENCES Tag(tag_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 资源表
CREATE TABLE Resource (
resource_id CHAR(36) NOT NULL,
name VARCHAR(100),
type VARCHAR(20),
capacity INT,
PRIMARY KEY (resource_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 资源分配表
CREATE TABLE ResourceAllocation (
allocation_id CHAR(36) NOT NULL,
task_id CHAR(36) NOT NULL,
resource_id CHAR(36) NOT NULL,
allocated_start_time DATETIME,
allocated_end_time DATETIME,
PRIMARY KEY (allocation_id),
UNIQUE KEY uk_allocation_task_resource_time (task_id,resource_id,allocated_start_time),
KEY idx_allocation_task (task_id),
KEY idx_allocation_resource (resource_id),
CONSTRAINT fk_allocation_task FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES Task(task_id) ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT fk_allocation_resource FOREIGN KEY (resource_id) REFERENCES Resource(resource_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 位置记录表
CREATE TABLE Location (
location_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
latitude DOUBLE,
longitude DOUBLE,
timestamp DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (location_id),
KEY idx_location_user (user_id),
CONSTRAINT fk_location_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES User(user_id) ON DELETE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 上下文事件表
CREATE TABLE ContextEvent (
event_id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
event_type VARCHAR(50),
description TEXT,
timestamp DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`event_id

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