语义物联网的语义协同机理及其应用模式研究

Semantic Web of Things is a coping strategy for inherent contradictions in Internet of Things (the diversification of the things' information in style or representation vs. the inability to agents' understanding of things' information in its utilizing processes), which is an improved form of Internet of Things, its fundamental measure is "semantic collaboration", that is, information of things should be represented as ontology-based semantic annotation, and information of things should be utilized as ontology-implemented semantic understanding. For this purpose, the project is dedicated to the study of semantic collaboration mechanism for Semantic Web of Things and its application schemas, and is focused on four key scientific issues: semantic computation model for Semantic Web of Things; semantic collaboration mechanism for Semantic Web of Things; application schemas of semantic collaboration for semantic web of things; supporting system to semantic collaboration for Semantic Web of Things. Innovations of this project are reflected on "interrelated semantics" and "strengthened collaboration", which make publishing and utilizing of things' information more be carried out by machines automatically, which will facilitate the three aspects such as semantic annotation, remote transmission of information, and semantic understanding to form an integral whole. The scientific significance of project lies in promoting the shifting from the "syntax-based" form to the "semantic-based" one for machine to understand things' information, promoting the abilities for machines to understand the information in Internet of Things intelligently, resolving the inherent contradictions of the inability to agents' understanding of things' information in its utilizing processes in Internet of Things, accelerating the achievement to the ultimate goal of Internet of Things for global real-time sharing of things' information.

语义物联网是物联网内在矛盾（物的信息的表示形式多样化与物的信息使用主体的理解能力不足）的应对之策,是物联网的一种改进形式，其根本措施就是"语义协同"，即物的信息的表示要基于本体进行语义标注；物的信息的使用要基于本体实现语义理解。为此，本项目致力于研究语义物联网语义协同的机理和应用模式，着重解决四个关键科学问题：语义物联网语义计算模型；语义物联网语义协同机理；语义物联网语义协同应用模式；语义物联网语义协同支持系统。本项目的创新之处体现在 "引入语义"和"强调协同"，前者使得物的信息的发布和物的信息的使用更多地由机器自动完成；后者促成物的信息的语义标注、远距离传输、语义理解三个环节构成一个有机整体。本项目的科学意义在于推动机器对物的信息的理解由"基于语法"扩展为"基于语义"，促进机器智能理解物联网信息，解决物联网使用主体理解能力不足的内在矛盾，推动实现物联网的终极目标即物的信息的全球实时共享。

语义物联网是利用语义技术解决物联网环境下信息异构问题，达到语义互操作性中的协同状态。从信息系统中人、机、物、事、网、时这六个基本要素及其交互关系的整体结构出发，在现有物联网的基础上，整合利用语义网和语用网的相关语义技术与情景知识，以解决其所关联的社会化网络中的结构洞问题和人与机器之间的互不理解，形成语义物联网，以便能够在不同信息孤岛之间建立起语义关联，填补信息交互中产生的信息流动的缺口，以达到语义互操作性中的协同状态，即语义协同。.通过本项目的研究，所获得的主要结果如下：.（1）对于知识表示与建模，构建以语义空间为基础的语义协同机制。为了弥补本体对动态变化知识表示的不足，引入语用网技术处理动态的上下文信息并构建多维元情景本体模型以及基于动态贝叶斯的推理方法。提出统一知识图谱的知识表示模型，以便于对知识和数据进行标准的建模。.（2）对于语义推理，利用形式概念分析和粗糙集理论对不确定知识进行归约处理并通过对冗余规则的消除来优化知识库结构。提出谓词逻辑中信念非修正推理方法，假定信念由子句表示，并指定偏好度，构建一个独特的、一致的、演绎封闭的信念库扩展。为解决上下文本体推理过程中的语义冲突，设计分布式环境下的非单调推理算法。.（3）对于语义集成与语义协同服务，设计链接传感器数据生成模型并完成系统。相继完成基于粒度计算神经网络服务的选择方法、基于SOA4All的服务动态发现框架，基于Qos的动态组合框架及基于社区划分的本体目录服务系统，形成基于“感知及服务”的语义协同服务生态系统。.（4）对于语义协同，提出面向多领域本体的语义互操作模型。利用形式概念分析和本体，定义情景信息的时间敏感度和距离敏感度以及贝叶斯公式，进而提出一种情景不一致消除方法。针对本体信息冗余的问题，提出本体摘要方法，实现对本体Abox任务驱动的摘要目的并完成本体摘要系统。采用二分图的链接结构和语用统计的重要度，对RDF语句进行语义相似度计算并重排序抽取出精简、语义丰富的本体。针对语义适配问题，提出基于模块化思想的本体匹配模型以及基于社会信念协商的语义匹配系统。.