隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,聯(lián)網(wǎng)物品的數(shù)量及其交互不斷增加。諸如IPv6和5G之類的新興通信技術(shù)的出現(xiàn),提供了足夠的網(wǎng)絡(luò)地址并提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?從而進一步加速了聯(lián)網(wǎng)物品的增長。海量物品之間的交互和交流產(chǎn)生了大量在語義上多種多樣的上下文感知數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識并且表示為機器可理解的形式將有利于提升系統(tǒng)的擴展性和互操作性,從而促進物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的開發(fā)和實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理與融合。然而,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)表示方法如語義標(biāo)注、本體和語義網(wǎng)是基于規(guī)則的,當(dāng)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)時缺乏靈活性和自適應(yīng)性。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),本文主要聚焦于語義表示的問題,這對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理和融合至關(guān)重要。為了充當(dāng)橋梁,我們提出了一個高層框架,即Things2Vec,該框架旨在通過圖表示學(xué)習(xí)技術(shù)從物品的交互中產(chǎn)生潛在的語義表示。這些語義表示使各種物聯(lián)網(wǎng)語義分析任務(wù)受益,例如物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)推薦和物品的自動化。在Things2Vec中,我們利用圖對由物品交互生成的函數(shù)序列關(guān)系進行建模,這被稱為物聯(lián)網(wǎng)上下文圖。由于這些函數(shù)序列關(guān)系在語義上是異質(zhì)的,因此會導(dǎo)致通用的圖表示學(xué)習(xí)方法無法學(xué)習(xí)完整的信息。因此,我們提出了一種帶偏置的隨機游走程序,該... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

鏈接數(shù)據(jù)圖

第2章相關(guān)技術(shù)介紹12TimBerners-Lee給鏈接數(shù)據(jù)提出了四條原則[41]：（1）使用URI作為物品的名稱并且使用唯一的URI解決所有問題;（2）使用HTTPURI使人們可以查找到這些名稱并且所有URI均可通過HTTP接口訪問;（3）提供與URI相關(guān)的有用的RDF信息；（4）將該URI鏈接到其他URI，以便讓別人可以發(fā)現(xiàn)更多的信息。將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備交互產(chǎn)生的數(shù)據(jù)描述為鏈接數(shù)據(jù)的形式，可以鏈接不同系統(tǒng)、不同設(shè)備間的數(shù)據(jù)，從而屏蔽不同物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)間的異質(zhì)性。Patni等人[42]提出了一個框架，通過將其發(fā)布在鏈接開放數(shù)據(jù)云中，可以使其公開訪問。這可以通過將原始傳感器觀測值轉(zhuǎn)換為RDF并與鏈接開放數(shù)據(jù)云上的其他數(shù)據(jù)集鏈接來實現(xiàn)。有了這樣的框架，可以使大量傳感器數(shù)據(jù)可以公開訪問，從而為數(shù)據(jù)的利用和分析提供了更大的機會。Sense2Web采用了人工手動標(biāo)注物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方法，使用從鏈接數(shù)據(jù)云中的位置信息和其他本地域本體獲得的概念來標(biāo)注物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)以RDF三元組的形式發(fā)布，可通過一個公共的SPARQL端點[43]獲得。Sense2Web還實現(xiàn)了RESTful接口，可直接發(fā)布、訪問和查詢鏈接的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。該平臺支持以鏈接數(shù)據(jù)的形式發(fā)布可擴展和可互操作的描述，同時可以發(fā)布與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的資源和實體的實例，并將它們鏈接到Web上的現(xiàn)有資源[8]。Sense2Web提供圖形用戶界面，圖2.4展示了Sense2Web中資源標(biāo)注和發(fā)布界面的屏幕快照[33]。圖2.4使用鏈接的開放數(shù)據(jù)概念進行資源注釋[33]

第3章基于圖表示學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)語義建模21通用的圖形表示學(xué)習(xí)方法直接應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)時，會導(dǎo)致無法學(xué)習(xí)到完整的語義信息。圖3.1Things2Vec的總體框架為了解決此限制，在Things2Vec框架中，我們基于兩種不同的自然語言處理(NaturalLanguageProcessing，NLP)方法構(gòu)造物聯(lián)網(wǎng)上下文圖，以識別節(jié)點對（函數(shù)序列）之間的語義關(guān)系。我們提出了一種帶偏置的隨機游走，來捕獲具有不同類型語義關(guān)系的節(jié)點的鄰居。直觀地，物聯(lián)網(wǎng)上下文圖可以表示為一條條序列集合，通過我們提出的方法可以將其轉(zhuǎn)換為向量表示。通過物聯(lián)網(wǎng)上下文圖優(yōu)化的表示將有助于物聯(lián)網(wǎng)語義分析任務(wù)。本章將分為兩部分對Things2Vec框架進行描述，第一部分介紹了基于圖表示學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)語義建模的定義，第二部分介紹Things2Vec的系統(tǒng)架構(gòu)的搭建過程。為了建模上下文感知數(shù)據(jù)的語義，本文將物聯(lián)網(wǎng)中的觸發(fā)-動作(Trigger-Action)編程模式[59]作為研究對象。Trigger-Action編程模式的預(yù)備知識將在第3.1章中進行介紹。3.1基于圖表示學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)語義建模的問題定義3.1.1Trigger-Action編程模式Trigger-Action編程模式[59]能夠?qū)崿F(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的自動化。在Trigger-Action編程模式中，具有或沒有編程技能的終端用戶可以使用規(guī)則(Rule)指定目標(biāo)，而不用編寫復(fù)雜的編程語言。一些網(wǎng)站，例如IFTTT、Integromat和Zapier等已經(jīng)證明Trigger-Action編程模型的可用性。本文研究來自IFTTT.com網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。IFTTT是一個實現(xiàn)物品自動化的平臺，它允許用戶使用眾所周知的服務(wù)或智能設(shè)備以圖3.2中的形式創(chuàng)建工作流程(Recipes)，其中Trigger和Action分別是

【參考文獻】：
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