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物联网通过各种信息传感技术，按约定的协议，把物理世界中的物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，从而将互联网扩展到物理世界中。为使物联网系统中的异构设备进行互相通信与协作，面向服务的架构将设备的功能封装为松散耦合的Web服务，并以统一的接口向外界提供，从而使各种异构的设备之间、设备与传统Web服务之间能够相互通信与协作。 随着RFID、无线传感技术、嵌入式设备和移动智能设备技术的快速发展和物理设备的廉价化，越来越多的物理设备被连接到物联网中。如何从大量的、资源受限的异构设备中发现具有特定功能的服务来满足用户的需求，为用户提供智能服务，变得越来越重要。然而，与传统的Web服务发现不同，物联网服务发现具有服务搜索空间规模大、服务描述模型异构、设备资源受限以及环境动态变化等特点，传统Web服务发现方法不能有效地满足物联网服务发现的需求。 针对物联网服务发现的特点，本文在物联网服务描述模型、物联网服务发现和上下文感知的物联网服务提供三个方面进行了深入研究，取得了如下研究成果: 1.为减少设备资源消耗，支持物联网服务的自动发现和智能服务提供，提出了一种适合物联网服务的轻量级语义服务描述模型。该模型以轻量级服务本体WSMO-Lite为基础，为各种异构的物联网服务提供了统一的语义服务描述;然后，结合物联网服务的特点，从两个方面对WSMO-Lite进行扩展，以刻画物联网服务的交互环境和动态可获取性。主要扩展点包括: (a)结合基于环境的服务建模思想，提出一种物联网环境实体模型，扩展WSMO-Lite的信息模型，以描述与物联网服务进行交互的环境实体; (b)对WSMO-Lite的最小服务描述模型，非功能语义以及行为语义三方面分别进行扩展，以刻画物联网服务的动态可获取性。包括，为 WSMO-Lite的最小服务模型增加两个额外的属性(hasLoca6on和hasAvilable Time)，以描述物联网服务的位置和可获取时间;为WSMO-Lite的非功能语义定义与设备的资源和移动性相关的QoS模型，以刻画设备服务质量;采用概率自动机扩展WSMO-Lite的行为语义，刻画物联网服务的动态行为。 2.针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源受限性和移动性等特点，提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法。主要特点包括: (a)利用英文Wikipedia构建高质量的主题模型，并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充，使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主题; (b)提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题，降低模型训练时间; (c)利用服务隐含主题对服务进行自动分类和文本相似度计算，快速减少服务匹配数量，加速服务文本相似度计算; (d)提出能够同时支持基于WSDL和RESTful的两种物联网服务的signature语义匹配算法。 3.为适应环境的动态变化，除了传统的基于用户请求的服务发现方法外，物联网系统还应该能够在用户未发出服务请求的情况下，感知环境的动态变化，在恰当的时候主动为用户提供智能化的服务。为实现智能服务提供，提出一种上下文感知的物联网服务提供方法。该方法主要强调物联网上下文的不确定性、时态性和上下文之间的依赖性的建模与推理，以及上下文感知的服务提供。主要特点是: (a)结合物联网上下文的特点和基于本体的上下文建模方法，提出一种支持物联网上下文不确定性和时态性建模的上下文本体模型。 (b)将物联网上下文本体的不确定性和时态性推理问题转换为动态贝叶斯网推理问题。 (c)采用基于“事件-规则-动作”的事件触发机制实现上下文感知的物联网服务提供。 综上所述，本文针对物联网服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源受限性和移动性等特点，提出了一种基于语义的物联网服务发现和提供框架。在该框架下，本文提出了一种适合物联网服务的轻量级语义服务描述模型，以支持物联网服务的自动发现和智能服务提供。该模型基于轻量级服务本体WSMO-Lite进行扩展，以刻画异构的物联网服务、及其交互环境和动态行为。在该服务模型基础上，本文提出了一种高效、快速的基于概率主题模型的物联网服务发现方法。该方法对类似短文本的物联网服务进行语义扩充，以利于概率主题模型准确估计服务文本的隐含主题。此外，该方法利用识别的隐含主题对物联网服务进行自动分类，以快速减小服务搜索空间，降低设备的资源消耗，支持物联网服务的实时发现。更进一步地，本文提出了一种上下文感知的物联网服务提供方法，以适应物联网环境的动态变化。该方法扩展基于本体的上下文模型，以刻画物联网上下文的不确定性和时态性，在此基础上，将上下文本体的不确定性和时态性推理问题转换为动态贝叶斯网络推理问题，并采用事件触发机制实现智能化的服务提供。 未来研究工作将重点关注本文所提出方法在实际物联网场景中的应用，以及服务非功能属性对于物联网服务发现的影响，和自适应的物联网服务组合问题。