语义物联网中基于上下文感知的服务选择方法

• 作 者: 王慧玲
• 出 处: 大连海事大学
• 发表日期: 2017年01期
• 关键词: 语义物联网 语义标注 用户偏好 萤火虫优化神经网络 服务选择

物联网(Internet of Things)是一个由各种智能传感设备组成的庞大网络。由于物联网信息的不完备性和不确定性阻碍了物联网中信息协调和交互,将语义技术引入物联网中,从而产生了语义物联网(Semantic Web of Things,SWoT)。语义物联网服务特征表现为海量性、开放性、动态性、不完全性和异构性,导致难以根据用户需求选择服务。为了解决这一问题,本文提出了一种语义物联网中基于上下文感知的服务选择方法。充分考虑用户选择时的语义、显性偏好、隐性偏好和上下文信息。首先,对于服务库中信息的模糊性和用户表达的不明确性,进行语义标注和分类使得信息更容易协同和交互,选择出满足用户需要的服务。其次,获得用户的显性和隐性偏好,选择出满足用户显性和隐性偏好的候选服务集。其中,显性偏好是由用户提出的需求直接获得,隐性偏好则由传感器所获得的用户上下文信息与模糊规则库经过推理机推理得到。再次,将候选服务集进行量化(离散化)和归一化处理,其结果作为萤火虫优化神经网络的输入,选择最佳萤火虫来确定神经网络的权重与阈值以提高训练效率,最终为用户返回有序的服务列表。为验证方法的可行性,本文设计了语义物联网中基于上下文感知的服务选择原型系统(SWoT-oriented context aware-based service selection prototype system,SWoT-CBSS)。该系统从功能上分为服务语义标注、服务分类、服务筛选和萤火虫优化神经网络四个模块,分别实现了语义标注、分类与选择功能。通过用户选择酒店服务对系统进行验证。结果表明,本文设计的SWoT-CBSS在查准率和查全率都有一定的保证,虽然响应时间略长,但总体上能够得到满足用户需求的服务。