物联网搜索中异构本体的语义融合研究

The heterogeneity among different sensor ontologise for representing similar (or even the same) domains limits some operators in the search of IoT, such as constructing nonlinear inverted index, transferring query languages, and semantic reasoning.. Most solutions of ontology fusion seldom focus on light-weight sensor ontologies and efficiency when searching on the IoT; also, seldom focus on defining formal semantics in various phases when fusing heterogeneous sensor ontologies, it leads to that the search of IoT doesn’t have the ability of reasoning across heterogeneous sensor ontologies. For solving the issues above, this project plan to present a reasoning mechanism that can be interpreted by description logics. The proposed solution will firstly define formal semantics of lexical information based on the real world described by the WordNet ontology; secondly, by applying a normal form technology, description logics and algebraic set together, parse constructors and axioms composed of a sensor ontology, and rephrase entities into normal forms for representing semantic and lexical information explicitly; thirdly extend a structural subsumption reasoning technology to infer correspondences between entities from different sensor ontologies respectively, and define formal semantics for the derived correspondences; finally present a semantic filtering correspondences mechanism which don’t conflict with semantics in heterogeneous sensor ontologies. This project always focuses on defining formal semantics in various phases to use description logics for interpreting them. The achievement from this project can further promote some key technologies of the search of IoT such as IoT entity context-aware, semantic reasoning, user intention representing, and so on.

表示相同（或相似）领域的不同传感器本体之间的异构性阻碍了非线性倒排索引的建立、查询语言的转换、语义的推理等物联网搜索操作。现有的融合方案较少关注轻量级传感器本体及物联网搜索所要求的融合效率；同时，大部分方案较也少关注融合过程中各阶段形式化语义的定义，导致物联网搜索不能够跨异构传感器本体推理。针对上述问题，本课题拟提出一种描述逻辑理论可解释的传感器本体融合推理机制。该方案首先基于WordNet本体描述的现实世界定义词法信息的形式化语义；然后通过综合运用描述逻辑理论、范式技术、代数集合理论等知识剖析构成传感器本体的构造器和公理，使得暗含的语义显示地表示；最后提出符合异构传感器本体语义的关联过滤机制。本课题始终围绕传感器本体融合过程中各阶段的形式化语义进行研究，使整个融合过程可用描述逻辑理论解释。研究成果将进一步推动物联网搜索中实体情景信息的感知，用户意图的表示等物联网搜索关键技术的发展。

项目圆满实现了项目的总体目标，部分目标超额完成。项目组基于现有的本体融合研究现状，提出一种描述逻辑理论可解释的物联网异构本体的语义融合机制，定义融合推理过程中各个阶段的形式化语义（或解释），使其整个融合过程可用描述逻辑理论解释，建立统一的传感器知识表示模型，使得物联网搜索可进行非线性倒排索引的建立、查询语言的转换、语义的推理等操作。现已在国际知名学术期刊发表SCI索引论文1篇，有影响力的国际会议上发表论文1篇，国内学报4篇，申请有实际应用价值的专利3项，形成了一整套创新性研究成果，在相关领域产生了一定的影响力，三项代表性成果如下：.（1）研究了在不同的上下文或本体里单词有不同合适词义（或意思）的问题，提出一种形式化的定义，从而满足物联网搜索中异构传感器本体融合要求的实体范式。该方法使用了WordNet知识库，既作为寻找合适词义的基础，又用于弥补背景知识的不足，同时还用于扩展合适词义，从而形式化的定义了实体标记的语义，使得本体中被暗含的语义信息容易读出。.（2）提出一种包含推理技术的扩展结构。通过缩小（或扩大）实体范式对应的集合，比较来自不同异构传感器本体的实体范式间的句法结构，推理出包含语义关系的关联。该方法首先基于候选计算阶段定义的C(E)通过重定向实体到范式的方式分析了本体中的构造器和公理，然后基于候选计算阶段的MCF通过比较来自不同本体的范式之间的句法结构产生匹配。.（3）针对当前多数本体集成解决方案在匹配阶段忽视了匹配结果分析，过于注重寻找有效的匹配方法，导致生成的匹配结果中往往包含一些不合理的匹配的问题，提出一种形式化的冗余关联过滤策略算法。