丁亞飛　李冠宇　張　慧

(大連海事大學信息科學技術學院　遼寧 大連 116026)

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語義物聯(lián)網中基于語義空間的語義協(xié)同方法研究

丁亞飛李冠宇張慧

(大連海事大學信息科學技術學院遼寧 大連 116026)

摘要物聯(lián)網是由許多的設備互連起來構成的一個巨大網絡，如何實現(xiàn)物理世界中物的信息共享和協(xié)同工作是實現(xiàn)物聯(lián)網的根本所在。與此同時，借助語義網的基石-本體，能夠表達物的信息的概念及其概念間的關系，因此，將語義網與物聯(lián)網結合起來形成的語義物聯(lián)網是實現(xiàn)物聯(lián)網的有效手段。針對語義物聯(lián)網中的語義協(xié)同方法，提出將網絡物理社會和智慧物聯(lián)網相結合，以機器空間、物理空間、社會空間和精神空間結合而形成的語義空間為目標，結合語義網中的本體和推理技術，通過語義匹配建立語義物聯(lián)網的協(xié)同服務框架。實驗結果表明，通過語義匹配、服務過濾和服務評分的語義協(xié)同過程，能夠為用戶提供滿足其偏好的最優(yōu)服務。

關鍵詞物聯(lián)網語義匹配語義協(xié)同語義物聯(lián)網

SEMANTIC SPACE-BASED SEMANTIC COLLABORATION METHOD IN SEMANTIC WEB OF THINGS

Ding YafeiLi GuanyuZhang Hui

(Faculty of Information Science and Technology,Dalian Maritime University,Dalian 116026,Liaoning,China)

AbstractWeb of things is a huge network connecting many devices, how to achieve inter-things information sharing and collaborative working in physical world is the essence of the implementation of web of things. At the same time, by virtue of ontology, which is the cornerstone of semantic web, the concepts and the inter-concepts relationships about things can be conveniently expressed, therefore, to integrate the semantic web and the web of things to form semantic web of things is an effective means to implement web of things. For the semantic collaboration method of semantic web of things, we propose to combine the cyber-physical society with the wisdom web of things, by taking the semantic space composed of four sub-spaces of cyberspace, physical space, social space and mental space as target, and combining ontology and ontology reasoning technology in semantic web, to build semantic collaboration service framework of semantic web of things through ontology-based semantic matching. Experimental results show that through the semantic collaborative process, namely, semantic matching, filtering services and service ratings, it is able to provide users with the best services to meet their preferences.

KeywordsWeb of thingsSemantic matchingSemantic collaborationSemantic web of things

0引言

隨著計算機技術的發(fā)展，人們已不滿足人與人的互聯(lián)，更希望能夠讓物體與物體之間，人與物體之間能夠互連，因此提出了物聯(lián)網[1]這一概念。物聯(lián)網是指將各種信息傳感設備，如射頻識別裝置(RFID)、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等各種裝置與互聯(lián)網結合起來而形成的一個巨大網絡。物聯(lián)網本身是開放性的、動態(tài)的、分布式的，即位于不同之地的信息提供主體均可獨立地將物的信息上載至互聯(lián)網，盡管指定了UID和EPC編碼，但它們僅實現(xiàn)了對物的信息的表示的統(tǒng)一與規(guī)范即格式標準化，而對物的信息究竟應該選用哪些術語表達即屬于標準化卻沒有做強制要求。因此，同一件物品由不同的信息提供主體將其信息上載至互聯(lián)網，最終出現(xiàn)在物聯(lián)網信息使用主體屏幕上的物的信息就會有多樣化表達，如同一件物品就可能有計算機、電腦和Computer等不同的名稱，即物的信息的表示形式的多樣化與物的信息的使用主體的理解能力不足，即客體的多樣性與主體的有限性成為物聯(lián)網的內在矛盾，制約著其智能化程度的進一步提高。

為了使機器讀懂互聯(lián)網上的信息并進一步智能化處理，需給物的信息添加機器可理解的語義，因此在物聯(lián)網的基礎上引入語義網，利用語義網中的本體對物聯(lián)網上的信息及其之間的關系進行描述，從而改善物的信息的使用主體(主要是機器)讀懂且進一步推理，從而獲取相關聯(lián)信息的能力致使物聯(lián)網的功能有一個質的提升，可將之稱為語義物聯(lián)網[2]。

1背景知識

1.1網絡物理社會

諸葛海提出“人類的認知過程和工作過程是人類解決問題中不可分離的部分，然而大多數人都忽略了對知識密集的團隊協(xié)作的認知過程研究”[3]。通過網絡將各國的系統(tǒng)連接起來能夠創(chuàng)造一個全球性的生態(tài)環(huán)境管理服務系統(tǒng)，進而網絡系統(tǒng)中的人能夠協(xié)同地監(jiān)測、模擬、研究、管理和控制一些突發(fā)的危機事件，從而將分布式的資源，也就是設備、信息、知識以及服務智能化地集成來提供及時高效的服務應對這種危機，這與物聯(lián)網的思想不謀而合。在物聯(lián)網中，各種傳感器、網絡、移動化的數字設備以及機器等將整個互聯(lián)網擴展成一個普適互聯(lián)環(huán)境來自動地監(jiān)測和收集各種數據，從而創(chuàng)造一個豐富多彩的、可擴展的互聯(lián)環(huán)境。

網絡物理社會是一個多維的復雜空間，能夠形成和演化為不同類型個體的多個子空間，個體之間能夠直接交互或者通過網絡、物理、社會和精神空間相互影響。豐富的個體和角色之間能夠和諧共存并演化，為彼此之間提供所需信息、知識和服務，從一種形式轉換為另外一種形式，通過各種鏈接進行交互，并根據價值鏈進行自組織。

網絡物理社會的循環(huán)是機器空間、物理空間、社會空間和精神空間和之間的交互模式，類似于自然生態(tài)系統(tǒng)中能量、物質以及信息之間的相互轉化過程。在生態(tài)系統(tǒng)中，不同地區(qū)的人們使用各種鏈接來協(xié)同完成任務，共同推動物質、能量、技術、信息、知識和服務的流動，使得整個生態(tài)系統(tǒng)在動態(tài)地保持各組成部分之間的平衡關系的條件下，朝著和諧持續(xù)的方向發(fā)展。

1.2語義鏈網絡

萬維網的原型是超鏈接文本網絡，人們通過網絡能夠瀏覽和搜索分布在世界各地的Web網頁，雖然可以設置字體的顏色和大小，但是閱讀超文本和閱讀普通文本沒有什么顯著區(qū)別。超鏈接網絡存在如下缺點：1) 超鏈接的構建依賴于編程人員，編程人員設置的標簽不足以表達文本之間的關系；2) 如何在一個超文本中插入超鏈接沒有嚴格的限定；3) 超鏈接網絡沒有推理能力，不能從已存在的超鏈接中推導出其它的超鏈接；4) 不涉及鏈接規(guī)則；5) 不考慮從超文本中添加或者刪除超鏈接所造成的影響；6)超文本更多地是方便人理解卻不便于機器理解，從而阻礙了機器做進一步的處理和推理。

挖掘信息網絡的結構是理解和使用網絡的一種方式，針對萬維網在信息表達、信息檢索等方面所存在的缺陷，萬維網的締造者Tim Berners-Lee[4]在XML2000會議上，提出了語義網的構想。其中，本體作為一種在語義和知識層次上對信息進行描述的工具，在語義網中占據著核心地位。本體作為描述概念及概念之間關系的一種工具，近年來被廣泛應用于計算機的各個領域。它通過統(tǒng)一的概念，達到知識共享的目的，從而避免了重復的領域分析，為建立協(xié)同工作的系統(tǒng)提供了良好的基礎。使用本體來描述Web上的信息，從而為Web上的信息提供語義，使機器能夠“真正”理解數據的含義，達到語義Web上的信息是機器可以理解的。語義鏈網絡[5]是對超鏈接網絡的自然擴展，它在超鏈上附加一個語義因子來反映語義關系，在一組鏈接規(guī)則的支持下，進行關系推理，進而實現(xiàn)不同空間個體的實時交互。相比之下，超鏈接網絡則不具備關系推理能力。

語義鏈網絡包括形式和語義，其基本形式如下：

SLN =< N, L, Rules, OP >

其中，N是一組語義節(jié)點，可以為概念、結構或者文本、圖像、視頻等特殊的對象，語義節(jié)點N可形式化為n或n[c],c為語義節(jié)點的類，c包含一組屬性，當需要節(jié)點狀態(tài)變化的情況下，節(jié)點c的狀態(tài)可以通過在t時刻的屬性值來表示，表示為n(t)=，例如Jack(2010)=[position(2010)=student,age(2010)=18,health(2010)=good]，因此本文使用節(jié)點狀態(tài)可變化的語義節(jié)點來表示社會空間中人的信息。

L是一組語義鏈，表明兩個語義節(jié)點n與n′之間的關系，形式化表示為n-α-n′或n-α[c]-n′,α是節(jié)點之間關系的標示符，反映節(jié)點間屬性的關系，即基于屬性的語義鏈。例如olderThan反映的就是屬性age的順序，一些語義鏈反映的是語義節(jié)點行為的關系，即基于行為的語義鏈；friend反映的是語義節(jié)點之間交互的滿意度，但基于屬性的語義鏈和基于行為的語義鏈之間不能相互推導；friend鏈接不能從sameAge鏈接中推導出來。

Rules是一組鏈接規(guī)則，通過規(guī)則的推理，能夠從原來的語義節(jié)點中推導出隱含的語義節(jié)點。

OP是SLN中的一組操作，最基本的兩個操作是Add和Delete，可分為AddLink、DelLink、AddNode、DelNode、AddRule和DelRule這八種操作形式，通過語義節(jié)點之間的協(xié)同，個體可以向SLN中添加或者刪除語義節(jié)點、語義鏈和鏈接規(guī)則。

語義鏈網絡SLN是為了反映機器空間中的社會關系。不同于超鏈接的超文本鏈接方式，語義鏈L則是將滿足某種規(guī)則的語義節(jié)點聯(lián)系起來。類似地，規(guī)則Rules也具有如下特征：

1) 具有推理能力；

2) 具有演化能力，添加或者刪除一個語義鏈就會影響整個語義網絡；

3) 不同的操作順序影響結果。

語義空間包含了對概念和規(guī)則的分層，超類的概念和子類的概念決定了概念的語義范圍，也就是語義網中的本體的構建，語義鏈的語義由類、屬性、關系和規(guī)則表示，語義節(jié)點的語義由類、屬性、關系、鄰節(jié)點和實例表示。

1.3智慧物聯(lián)網

在HTTP、HTML/XML等Web核心技術的支持下，一個全新的信息網絡正在形成，它在人的社會世界和物的物理世界之間構建了一個飛速發(fā)展的信息世界，是一個涵蓋了人、機、物的超世界[6]，稱之為智慧物聯(lián)網W2T(Wisdom Web of Things)。W2T是將社會中的人、網絡世界中的信息(計算機)以及物理世界中的物體相互融合所組成的網絡，智慧(Wisdom)意味著物聯(lián)網中的物能夠自我感知和相互感知以便在正確的時間、將正確的內容和正確的服務提供給正確的對象[7]。其中，超世界的基礎是數據，要實現(xiàn)超世界中人-機-物的有機融合與和諧共存共生，就需要一個高效的循環(huán)系統(tǒng)來實現(xiàn)“物-數據-信息-知識-智慧-服務-人-物”的數據循環(huán)。該系統(tǒng)必須能及時、準確地捕捉超世界中不斷變化的人和物的情境信息, 從中抽取信息、知識，“智慧”地理解用戶的真實需求，從而將主動的、透明的、安全的、可信的服務提供給用戶。

為了提供這種“智慧”服務，系統(tǒng)需要根據內部或外部的上下文變化來改變自身的結構或行為，這種特性被稱之為自適應性。W2T的自適應性類似于自然界的食物鏈系統(tǒng)，不同的是，W2T的上下文中的“食物”是信息、知識、智慧、服務等的數據處理結果，W2T在某種程度上可看作是具有自適應性的物聯(lián)網。W2T中的自適應可通過以下例子體現(xiàn)。

假定現(xiàn)實社會中的每個成年人在網絡上都有一個cyber-individual副本CI，記錄著這個成年人的所有信息。例如個體A有自己的CIA，當他(她)將自己的結婚照放在社交網站上時，W2T可以發(fā)現(xiàn)個體B的CIB，B是A的配偶，之后W2T修改A和B的關系，同時根據一些上下文知識，例如A國家的婚姻法(假設一夫一妻制)和結婚后的蜜月風俗(假設他們決定去海外旅行)，W2T首先刪除A和B在婚戀網上的信息，然后根據A和B的個人偏好將他們的個人信息注冊在旅游網站和酒店網站上。顯然這是W2T感知到A的婚姻狀態(tài)的變化，自動收集數據最終做出上述決策的過程。

1.4語義物聯(lián)網

語義物聯(lián)網與WWW不同，WWW僅規(guī)定了以何種方式展示信息，卻對信息的元數據缺乏描述，WWW中HTML所提供的鏈接缺乏語義，搜索引擎無法從HTML語言里讀出網頁數據的含義，萬維網上的內容仍舊需要人來過濾理解，計算機無法自動識別出特定語義的數據。而語義物聯(lián)網是將物理世界中的物的信息通過傳感器、RFID等技術上傳到互聯(lián)網中，進而通過語義網中的OWL等技術對信息進行描述，從而解決分布式系統(tǒng)之間的異構問題，實現(xiàn)其相互通信，達到信息的共享和交換目的，其本質與WWW技術有很大不同。

語義網運用本體驅動的信息表達和知識推理，在機器空間，實現(xiàn)了人-機、機-機、機-人的智能信息交互，核心就是機-聯(lián)網。物聯(lián)網通過傳感器網絡及RFID等技術將物的信息存儲到物體，在物理空間中，實現(xiàn)了物-物、物-機、機-機、機-物之間的智能/非智能的信息交互，核心就是物-聯(lián)網。社會化網絡，實現(xiàn)了人-事、事-事、事-人和人-人之間的智能/非智能的信息交互，核心就是事-聯(lián)網和人-聯(lián)網。

語義物聯(lián)網則是從信息生態(tài)系統(tǒng)中人、機、物、事這四個基本構成要素及其交互關系的整體系統(tǒng)體系結構的角度出發(fā)，在語義網、物聯(lián)網和社會化網絡的基礎上，構建融合機器空間、物理空間和社會空間的統(tǒng)一的復雜語義空間，通過語義協(xié)同技術，實現(xiàn)人-機-物-事的智能化信息交互。其中，事實質上就是信息、服務、知識、智慧(行動知識)。語義物聯(lián)網與語義網、物聯(lián)網及社會化網絡之間的關系如圖1所示。

圖1　語義物聯(lián)網與語義網、物聯(lián)網及社會化網絡之間的關系

由圖1可以看出，語義物聯(lián)網的實質即語義網(機器空間)、物聯(lián)網(物理空間)和社會化網絡(社會空間)的公共交集。

有別于物聯(lián)網，語義物聯(lián)網的“語義”就是，眾多的物與事的信息發(fā)布主體(專業(yè)人員)所主導的“基于本體的語義信息標注”和眾多的物與事的信息使用主體(普通人/機器)所進行的“基于本體的信息語義理解”。

語義協(xié)同是語義物聯(lián)網實現(xiàn)的關鍵所在，是多個信息發(fā)布主體分布式地、遵循某些公認規(guī)范所采取的一系列操作，旨在實現(xiàn)在語義層面上的信息交換和信息共享。語義協(xié)同被認為與語義互操作近義，其目標都是獲得語義互操作性，而后者恰恰是ISO/IEC2382所權威定義的互操作性的一種具體實現(xiàn)。語義協(xié)同的近期目標所要獲得的語義互操作性，就是層次為語義級而程度為協(xié)同級的互操作性，其長遠目標是語義和諧、語用協(xié)同和語用和諧。

結合圖1及第1.3節(jié)對智慧物聯(lián)網的分析，可以看出，W2T很明顯可以視為語義物聯(lián)網的一種可行的解決方案。

語義物聯(lián)網不僅是對語義網、物聯(lián)網和社會網絡的三者的結合與集成，更是向三者的領域反向擴展以實現(xiàn)全過程語義計算的過程，通過語義空間中的語義節(jié)點表達人、機、物、事及其之間的關系，從而為它們之間的交互提供一個協(xié)同的服務環(huán)境。

交互技術是實現(xiàn)系統(tǒng)互操作性的手段，因此，普適計算(也可稱為環(huán)境智能)作為我們未來愿景的生活方式的一種互操作性實現(xiàn)的交互技術，可在語義物聯(lián)網中，通過運行在用戶個人移動設備上的智能體與其他嵌入式設備及網絡節(jié)點交互，以上下文感知的方式從部署在開放的服務生態(tài)環(huán)境中的物體中抽取數據，從而以“隨時隨地”的方式為用戶提供所需的服務和信息。

2語義物聯(lián)網中基于語義空間的語義協(xié)同

W2T是實現(xiàn)信息、知識、智慧、服務、人的一個循環(huán)過程，語義物聯(lián)網的語義協(xié)同過程也是如此。物理空間中的物的信息通過無線傳感器等設備上傳到互聯(lián)網中，處在社會空間中的用戶想獲取某種服務時，通過上下文感知的方式將用戶的信息上傳到網絡中，然后將智能移動設備IMD(Intelligent Mobile Device)連接到本地服務器LSS(Local Service Server)上，在用戶本體、IMD設備本體和LSS服務本體的語義協(xié)同過程中，通過Jena推理引擎為用戶選擇最優(yōu)的服務，最終用戶通過自己的IMD下載本地服務?；诖耍疚奶岢龅恼Z義物聯(lián)網中基于語義空間的語義協(xié)同系統(tǒng)框架如圖2所示。

圖2　基于語義空間的語義協(xié)同系統(tǒng)框架

2.1基于語義鏈橋對等模型的服務發(fā)現(xiàn)機制

T. Gruber在1993年給出本體的定義：本體是共享概念模型的形式化的說明。根據語義物聯(lián)網中本體的分布性及語義鏈網絡的定義和特點，本文提出了一個基于語義鏈的橋對等模型SEMANTIC LINK BPM(Bridge-Peer Model)來解決分布式本體之間的通信問題。SEMANTIC LINK BPM中的類為語義鏈網絡中的語義節(jié)點，從而發(fā)現(xiàn)節(jié)點之間的隱含關系。如圖2所示，通過Web服務本體對Web服務資源構建SWRL規(guī)則，根據SWRL規(guī)則文件和Web服務資源劃分語義鏈服務集群，從而推理類間、屬性間和實例間的關系，SEMANTIC LINK BPM能夠根據語義物聯(lián)網環(huán)境的不斷變化動態(tài)地修改語義節(jié)點之間的關系，因而能夠返回最新的查詢結果。通過SWRL的推理，構建一個語義鏈網絡，能夠實現(xiàn)不同領域本體之間知識的共享，從而為信息的自動發(fā)現(xiàn)、存儲以及管理提供一個語義協(xié)同環(huán)境。

SWRL規(guī)則[8]是OWL語言在Horn字句上的擴展，如果采用直觀的形式來描述SWRL的結構，其基本形式為：antecedent?consequent。

這個形式可以理解為：如果antecedent為true，那么就可以得出consequent這樣的結論。

SWRL規(guī)則的形式化表示如下：

A(?x)->C1(?x)(C2(?x)

其中，A、C1、C2是不同的類，x是規(guī)則中的唯一變量。

圖2中的劃分語義鏈服務集群的核心工作就是SEMANTIC LINK BPM，具體流程如圖3所示，其中包括橋節(jié)點，它存儲著所在集群內的本體信息和相應的SWRL規(guī)則，是集群之間相互聯(lián)系的中間件；白色圓點代表客戶端對等點，每個節(jié)點代表一個本體，本體內的節(jié)點中的帶有黑色陰影的節(jié)點代表語義節(jié)點。例如圖3所示的橋節(jié)點1={本體A, 本體B, SWRLA, SWRLB}。

傳統(tǒng)的本體映射方法采用基于結構和語義比較的計算方法來發(fā)現(xiàn)本體中類的關系，因此不同結構和語義的本體可能會使集群的語義不相關。

在SEMANTIC LINK BPM中，每個節(jié)點都有自己的類和SWRL規(guī)則，集群內本體之間的語義關系通過SWRL規(guī)則推理，內層語義節(jié)點之間的語義關系可通過SWRL規(guī)則進行語義鏈接，形成語義鏈網絡。因此在開放動態(tài)的語義物聯(lián)網環(huán)境中，可以通過添加或者刪除語義節(jié)點來保持語義鏈網絡的穩(wěn)定性。

當用戶查詢某個集群內的本體節(jié)點時，根據SWRL規(guī)則，BPM可以同時完成分布式的本體之間和語義相關的本體之間的映射。因此增強了BPM的查詢處理能力，SEMANTIC LINK BPM的查詢過程如圖4所示。

圖3　SEMANTIC LINK BPM流程圖　　　　　　圖4　SEMANTIC LINK BPM查詢流程圖

假定LSS提供兩類本地服務，一類是為用戶提供各類電子設備的本體SuperMarket，ElectronicShop和SecondaryMarket，一類是為用戶提供各種書本的本體BookStore和Library，因此存在兩個服務集群ElectronicProduct和BookShop，如表1所示。

表1　SEMANTIC LINK BPM的服務集群

根據表1中SEMANTIC LINK BPM構造的橋節(jié)點關系流程圖如圖5所示，也是圖3的一個具體實例。

圖5　SEMANTIC LINK BPM橋節(jié)點關系流程圖

圖5中每個服務本體的類、個體和SWRL規(guī)則如表2所示。

表2　SEMANTIC LINK BPM服務本體及SWRL規(guī)則

2.2基于上下文感知的用戶信息獲取

由于用戶通常處在各種各樣的情境(上下文)之中，例如街道、超市或者書店，因此IMD應該首先獲得用戶的上下文集[9]。用戶的上下文集包括從移動設備的物理傳感器獲得的上下文以及從虛擬傳感器獲得的上下文(如天氣)，從這些上下文集中進行推理從而知道當前的服務是否可被用戶使用?；诖?，本文提出如圖6所示的上下文感知引擎來獲取用戶的情境信息，根據收集到的上下文進行推理，從LSS中為用戶提供最優(yōu)服務。

本文所使用的上下文引擎結構如圖6所示，用于判斷用戶的上下文信息，用戶通過圖2的用戶查詢界面查詢分析用戶上下文信息。

圖6　上下文感知引擎結構

其中，上下文感知引擎包含四個模塊，上下文接口層支持高層的應用層，它將收到的應用程序查詢傳遞到上下文處理引擎進行推理，推理結果通過上下文接口層返回給應用層。另一方面，傳感器適配層處理從底層傳感器收集的數據，將這些數據轉換為上下文信息，并送到上下文處理引擎進行推理。上下文處理引擎CPE(Context Processing Engine)包含兩個功能，上下文模型管理和上下文推理，上下文模型管理通過上下文推理運行和管理知識庫，從而推斷出用戶的當前情境。

假定用戶Lee想根據自己的IMD從LSS獲取服務，那么首先需要根據圖6獲取用戶當前的上下文信息，從而關聯(lián)相應的用戶本體、IMD設備本體以及LSS服務集群本體。根據上文提出的語義鏈網絡可知，每個用戶本體也是網絡物理社會中所提到的社會空間的語義節(jié)點，通過語義鏈網絡的鏈接和推理，將與用戶關聯(lián)的機器空間、物理空間、社會空間和精神空間緊密連接起來。

本文使用FOAF(Friend of a Friend)詞匯表[10]來關聯(lián)用戶本體，構建圖2所示的用戶本體。FOAF詞匯表廣泛用于社交網站中用戶的語義Web文件,能夠以標準的形式表達大量的分布式數據，不僅能夠描述用戶的姓名，年齡等個人信息，還可以描述用戶的個人偏好信息，這些信息可以表示用戶當前的上下文信息。

使用UAProf(User Agent Profile)本體[11]來關聯(lián)IMD設備本體，構建圖2所示的設備本體。UAProf本體是WAP(Wireless Access Protocol)論壇創(chuàng)建的用于處理元數據的本體，能夠根據一組解析規(guī)則對文件信息進行解析，主要應用于具有WAP的手機，不僅能對IMD的模型名稱、制造商、屏幕尺寸、分辨率等設備信息進行描述，還可以描述從傳感器獲取的信息。LSS服務集群本體包含服務名稱，以及設備信息的服務類型，從而過濾掉IMD不能執(zhí)行的服務。

根據用戶Lee當前的上下文信息關聯(lián)的用戶本體和IMD設備本體如表3所示。

表3　用戶本體和IMD設備本體信息

LSS服務集群本體如表4所示。

表4　LSS服務集群本體信息

2.3基于本體的語義協(xié)同

根據圖6提出的上下文感知引擎可推斷出用戶的當前情境，然后通過IMD和LSS在本體的基礎上進行語義協(xié)同，為用戶提供最優(yōu)服務。IMD和LSS的語義協(xié)同過程描述如表5所示，是圖2提出的語義協(xié)同過程的具體化。

表5　IMD和LSS的語義協(xié)同過程描述

Jena良好的兼容性能夠廣泛地用于解析本體并利用強大的API進行Java語言開發(fā)，因此本文在JADE的開發(fā)平臺上，使用基于Jena的推理引擎來實現(xiàn)IMD和LSS的推理。

2.4基于本體協(xié)同的服務優(yōu)化

假定用戶Lee想從電子產品店SuperMarket、ElectronicShop和SecondaryMarket中獲得一些關于Electronic Products的信息。

首先，根據SEMANTIC LINK BPM可知，用戶Lee可獲得的服務信息為：{Tablet PC, MP5, Haier, Midea, Air conditioning, Lenovo, Dell}，同時可知這些服務在#001，#002，#003中。

然后，再根據服務過濾機制，對IMD設備本體和LSS服務集群本體進行語義匹配，過濾掉LSS提供的不匹配的服務。

本文提出的服務過濾過程如圖7所示，是圖2中服務過濾的具體化。

圖7　服務過濾過程描述

通過比較表3中的各項信息以及服務的限制條件發(fā)現(xiàn)，服務#003和#005被首先從用戶Lee的服務列表中刪除，因為它們的分辨率和操作系統(tǒng)這兩種屬性和IMD設備本體的屬性不同，因此只剩下服務#001、#002和#004。

由于服務#004是書店服務，不滿足用戶對電子產品方面的需求，因此經過服務過濾后，只剩下服務#001和#002，其結果集為{Tablet PC, MP5, Haier, Midea }。

然后，根據圖2中服務評分機制，對用戶本體和過濾后的LSS服務本體進行語義匹配，進而推理出滿足用戶個人偏好的最優(yōu)服務。

服務評分機制如圖8所示，其中DP表示用戶/設備偏好集，dipj表示DP中的任意一個用戶/設備偏好, Sipj表示服務本體中的任意一個服務偏好，α表示用戶/設備的偏好值，分值表示服務過濾時用戶/設備滿足服務環(huán)境基本屬性的權值之和。圖8是圖2中服務評分的具體化。

圖8　服務評分機制流程圖

通過評分機制發(fā)現(xiàn)，服務#001的評分最高，更能滿足用戶Lee，因此LSS發(fā)送最優(yōu)服務#001到用戶Lee的IMD上，即{Tablet PC, MP5}，用戶Lee就可以使用自己的IMD進行下載。由于Tablet PC和MP5是SuperMarket中的產品，因此用戶可以去SuperMarket購買這兩種產品。

當用戶Lee購買SuperMarket中的Tablet PC產品后，還想詢問售貨員附近的書店信息，由于SuperMarket沒有提供這種服務，因此他使用自己的Tablet PC查詢有關Computer operating system books方面的書籍，接著用戶Lee發(fā)送查詢到Bridge_ElectronicProduct，通過Bridge_ElectronicProduct分析用戶Lee的查詢可知，Bridge_BookShop可能有用戶需要的信息，因此Bridge_ElectronicProduct發(fā)送查詢到Bridge_BookShop，Bridge_BookShop再根據存儲在橋對等點中的數據和查詢請求進行匹配，同時對用戶本體、IMD設備本體進行關聯(lián)匹配，根據匹配結果，用戶Lee可以獲得Computer operating system books的信息，由于Computer operating system books在BookStore中，因此用戶Lee可以去BookStore中購買關于Computer operating system books的書籍。

3結語

本文將機器空間、物理空間、社會空間和精神空間相結合形成語義空間，并對語義空間中語義協(xié)同方法進行研究?；谡Z義鏈橋對等模型可將本地的資源進行語義鏈接，并在SWRL規(guī)則的基礎上，推理出語義節(jié)點之間的關系。同時，由語義鏈網絡的自適應性，可依據用戶的需求添加或者刪除一些語義節(jié)點，以適用于語義物聯(lián)網環(huán)境下服務需求的變化。此外，本文還設計了一個上下文感知引擎以獲取用戶的當前上下文信息，通過實例說明了從用戶本體，IMD設備本體和服務集群本體進行關聯(lián)，經過語義匹配、服務過濾和服務評分的語義協(xié)同過程，最終獲得最優(yōu)服務的完整過程。

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中圖分類號TP3

文獻標識碼A

DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.001

收稿日期：2014-05-14。國家自然科學基金項目(61371090，6127 2171)。丁亞飛，碩士生，主研領域：智能信息處理。李冠宇，教授。張慧，碩士生。