語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)中輕量級(jí)傳感器本體映射研究.pdf

1、語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)在矛盾解決辦法，將本體的概念引入到物聯(lián)網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)的語(yǔ)義化和語(yǔ)義協(xié)同是語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)的核心內(nèi)容之一。伴隨語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，傳感器本體數(shù)目正在急劇增加，由于沒(méi)有統(tǒng)一的本體構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)，不同專家和領(lǐng)域建立的傳感器本體也各不相同，為實(shí)現(xiàn)傳感器本體間的語(yǔ)義協(xié)同，需要對(duì)傳感器本體進(jìn)行本體映射。
　　目前，本體大致分為兩類(lèi):描述性本體和目錄性本體。語(yǔ)義物聯(lián)網(wǎng)中，傳感器本體多為輕量級(jí)本體，是目錄本體的一個(gè)重要分支。在實(shí)現(xiàn)輕

2、量級(jí)傳感器本體間的本體映射過(guò)程中，考慮到待映射傳感器本體的目錄組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，適合利用已有的S-Match本體映射方法。然而，雖然傳統(tǒng)的S-Match方法解決了很多的問(wèn)題，但是該方法本身也存在一定的弊端，如:(1)由于大量調(diào)用SAT推理機(jī)，語(yǔ)義映射需要耗費(fèi)大量的時(shí)間;(2)背景知識(shí)缺乏導(dǎo)致的低查全率。
　　為了克服問(wèn)題(1)，基于縮小映射規(guī)模的思想，本文提出了一種基于核心映射集的輕量級(jí)傳感器本體映射框架CMSB_LSOMF，對(duì)S-M

3、atch方法進(jìn)行改進(jìn)。首先，提出核心映射集和冗余映射集的定義，核心映射集是初始映射集合的一個(gè)子集，減少了初始映射集合中的重復(fù)映射。然后，計(jì)算兩個(gè)輕量級(jí)傳感器本體間的核心映射集和冗余映射集。最后，處理映射集中可能存在的沖突映射。為了克服問(wèn)題(2)，CMSB_LSOMF框架利用WordNet充實(shí)背景知識(shí)，擴(kuò)充語(yǔ)義信息，獲取較好的查全率和查準(zhǔn)率。
　　最后，本文采用JAVA語(yǔ)言，利用Jena、Protege工具進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)證明與原有的