语义物联网中基于统一知识图谱的语义协同方法

发布时间：2017-06-05 07:05

  本文关键词：语义物联网中基于统一知识图谱的语义协同方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：语义物联网(Semantic Web of Things)是物联网和语义网的延伸和扩展,其旨在建立一个互联互通互操作的协同系统,解决在物联网发展过程中存在的物联网异构(heterogeneity)难题,最终实现语义协同。但由于语义物联网兼具了物联网和语义网环境的双重特性,其中的语义数据表现出了许多新的数据特征,针对这些语义特征,语义物联网也具备了相应的特性,为了更好的发挥出语义数据的优势,就需要针对这些特征或特性采用对应的方法和技术。知识图谱(Knowledge Graph)是一个数据组织和数据描述规范,从另一种角度来说,知识图谱又是遵循这些规范按照一定的组织结构进行存储化管理的数据集。其本质上是一种语义网络(Semantic Network),概念模型和逻辑基础是本体(Ontology),能够更好的组织互联网资源,实现对客观世界的结构化语义描述。使用知识图谱技术,既可以满足语义物联网中的数据特征,还能较好的构建出相对完善的知识图谱,完成对语义数据的补充和完善。本文在现有语义物联网及语义协同研究成果的基础上,对语义数据在语义物联网环境中表现出的数据特征进行分析,并针对这些特征,对知识图谱技术的概念进行扩展,提出了统一知识图谱的概念,将其更好的应用于语义物联网环境中,并提出了基于统一知识图谱的语义协同方法。该方法以统一知识图谱为知识组织和表示形式,通过构建语义链接完成不同数据集之间的语义关联,为语义协同提供了良好的数据基础,在此基础上,实现语义协同的目标。由于语义协同的具体应用场景很多,本文选择了用户查询场景对本文所提方法进行验证。在统一知识图谱的支持下,更好的分析和理解用户需求的语义,正确使用需求信息,为用户提供更加符合需求的结果。最后,实现了一个基于上述方法的原型系统并通过实验验证了该方法的有效性,实验结果表明,本文设计的原型系统在在较好的降低了结果冗余度的同时,兼顾了用户需求的满足程度,同时在涉及多数据源或查询条件复杂的环境中,能够维持平稳的准确率,更加适用于复杂的语义物联网环境。
【关键词】：语义物联网 本体 统一知识图谱 语义协同
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-13
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 语义物联网的研究现状14-15
• 1.2.2 语义协同的研究现状15-16
• 1.3 研究内容16
• 1.4 论文章节安排16-18
• 第2章 语义物联网相关理论基础18-30
• 2.1 语义物联网18-22
• 2.1.1 语义物联网的发展19-21
• 2.1.2 语义物联网的优势21-22
• 2.2 语义物联网中的语义数据22-28
• 2.2.1 本体23-25
• 2.2.2 语义物联网数据特征25-28
• 2.3 语义协同28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 语义物联网中的基于统一知识图谱的语义协同30-55
• 3.1 知识图谱30-33
• 3.1.1 知识图谱的定义31-32
• 3.1.2 基于本体的知识图谱32-33
• 3.2 知识图谱在语义物联网中的扩展33-36
• 3.3 基于统一知识图谱的语义协同框架36-50
• 3.3.1 语义数据预处理过程38-42
• 3.3.2 统一知识图谱构建过程42-48
• 3.3.3 基于统一知识图谱的语义协同过程48-50
• 3.4 语义协同模型应用实例50-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第4章 基于统一知识图谱的语义协同系统设计与实现55-75
• 4.1 系统设计55-63
• 4.1.1 系统总体设计56-57
• 4.1.2 系统模块设计57-60
• 4.1.3 系统数据库设计60-63
• 4.2 系统实现63-70
• 4.2.1 系统开发环境配置63-65
• 4.2.2 系统模块的实现65-70
• 4.3 系统分析与评估70-74
• 4.3.1 实验数据70-71
• 4.3.2 评估方法71-72
• 4.3.3 实验结果与分析72-74
• 4.4 本章小结74-75
• 第5章 总结与展望75-77
• 5.1 研究结论75-76
• 5.2 工作展望76-77
• 参考文献77-81
• 攻读学位期间公开发表的论文81-82
• 致谢82

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本文编号：423155