在M2M/IOT服务层中实现语义推理服务制造技术

在M2M/IoT系统中的语义框架内实现语义推理服务包括：1)语义推理处理器的整体架构，其突出推理进程的功能组件和流程；2)针对不同场景定义的用于M2M/IoT系统中的推理规则管理的过程(例如，创建和删除)；3)用于在M2M/IoT系统中触发并执行语义推理进程的过程，其可以通过语义查询和语义注释进程以按需且积极方式触发；以及4)处置并处理通过语义推理进程所生成的新信息的方法，其可以包括生成更多的语义信息来描述所生成的所述信息(例如，新数据内容)。

Implementing Semantic Inference Service in M2M/IOT Service Layer

Implementing semantic reasoning services in the semantic framework of M2M/IoT system includes: 1) the overall architecture of the semantic reasoning processor, which highlights the functional components and processes of the reasoning process; 2) the processes defined for the management of reasoning rules in M2M/IoT system for different scenarios (e.g., creation and deletion); 3) the processes used to trigger and execute the semantic reasoning process in M2M/IoT system, which can Triggered in an on-demand and positive manner through the process of semantic query and annotation; and 4) the method of disposing and processing new information generated by the process of semantic reasoning, which may include generating more semantic information to describe the generated information (e.g., new data content).

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在M2M/IOT服务层中实现语义推理服务
技术介绍
机器到机器(M2M)通信是实体之间的一种数据通信形式，所述实体当被部署时不一定需要直接人类交互。M2M通信的一个挑战是建立协议使得可以高效地管理所部署的设备。M2M技术已在诸如以下各项的不同领域中实现各种应用：系统状态监控；自动电能计量、家庭自动化、智能建筑中的无线监控、个人区域网络、参数的监控、定位以及医疗技术中的实时位置等。语义网(SemanticWeb)语义网(SemanticWeb)是由万维网联盟(W3C)通过标准对Web的扩展。标准促进Web上的公用数据格式和交换协议，最根本上是资源描述框架(RDF)。语义网涉及用专门为数据设计的语言：资源描述框架(RDF)、Web本体语言(OWL)和可扩展标记语言(XML)发布。这些技术被组合以提供经由链接数据的web补充或者替换Web文档的内容的描述。因此，内容可以本身表示存储在Web可访问数据库中的描述性数据，或者表示在文档内特别是在散布着XML的可扩展HTML(XHTML)中或者更经常纯粹地在XML中的标记，其中布局或渲染线索被单独地存储。语义网栈语义网栈图示由W3C指定的语义网的架构，如图1中所示。可将组件的功能和关系概括如下。XML为文档内的内容结构提供元素语法，然而未使语义与包含在内部的内容的含义相关联。在大多数情况下，XML目前不是语义网技术的必要组件，因为存在替代语法，例如Turtle。Turtle是事实上标准，但是尚未通过正式标准化进程。XML模式是用于提供并限制包含在XML文档内的元素的结构和内容的语言。RDF，用于在Web中表示信息的框架。RDF本质上是数据模型。其基本构件是主语-谓语-宾语三元组，被称作语句。主语定义语句所关于的资源。谓语(或关系)定义主语与宾语之间的关系。宾语定义作为语句的宾语的资源或值。在图2中所示的示例中，能用Turtle语法(RDF1.1Turtle，http://www.w3.org/TR/turtle/#language-features)将RDF语句编写如下，这意味着JohnSmith(约翰史密斯)的头衔是教授。使用RDF模型的所有信息是以RDF语句的格式(即，RDF三元组)表示的。：JohnSmith(主语)：具有头衔(谓语/关系)：教授(宾语)RDF模式(RDFS)扩展RDF并且是用于描述基于RDF的资源的性质和类的词汇，具有用于此类性质和类的通用层次的语义。与RDFS对比，OWL添加用于描述性质和类的更多词汇以改进表达性：其中，类之间的关系(例如不相交)、基数(例如“恰好一个”)、相等、性质的更丰富类型、性质的特性(例如对称性)和枚举类。SPARQL是用于语义网数据源的协议和查询语言，以在Web上或在RDF暂存器(即语义图暂存器)中查询并操纵RDF图形内容(即RDF三元组)。SPARQL1.1Query(用于RDF图的查询语言)可用于表达跨越各种数据源的查询，而无论数据被在本地存储为RDF还是经由中间件视为RDF。SPARQL包含用于查询需要的且可选的图形模式及其合取和析取的能力。SPARQL还支持聚合、子查询、否定、通过表达式创建值、可扩展值测试以及通过源RDF图约束查询。SPARQL查询的结果可以是结果集或RDF图。SPARQL1.1Update是用于RDF图的更新语言。它使用从用于RDF的SPARQL查询语言导出的语法。对语义图暂存器中的图的合集执行更新操作。操作被提供来在语义图暂存器中更新、创建并移除RDF图。RIF是W3C规则交换格式。它是用于表达计算机可执行的Web规则的XML语言。RIF提供多个版本，被称作方言(dialect)。它包括RIF基本逻辑方言(RIF-BLD)和RIF产生式规则方言(RIFPRD)。RDFS和OWL推理RDFS通过定义可在RDF文档中使用的一些更多的词汇(例如，subClassOf、subPropertyOf)来扩展RDF。这意味着我们可利用一些RDFS结构来导出新信息。表1列举在RDF三元组中基于RDFS词汇定义逻辑的RDFS推理规则的一些示例。表1：RDFS推理规则(RDFS推断)的示例在表中呈现了RDF三元组的一般格式。例如，usy是RDF三元组，其中主语u、谓语s和宾语y可能是任何类、关系或文字。取编号3RDFS规则作为实例，在本体中，c能被定义为狗类，c1能被定义为哺乳动物类，并且c2能被定义为动物类。如果类狗被定义为类哺乳动物的子类，并将类哺乳动物被定义为类动物的子类，则可推断狗是动物的子类。能用Turtle语法在RDF三元组中编写此示例如下：如早先提及的，利用RDF模式(RDFS)能够仅定义类和性质的层次之间的关系，或者定义这些性质的域和范围。OWL是为具有更丰富词汇的更复杂本体而定义的，并且它使得能实现比RDFS更复杂的推理。表2列举基于OWL词汇定义逻辑的OWL推理规则的一些示例。第二列指定条件(事实)，并且第三列指示在第二列中的所有事实都发生情况下的结论。例如作为编号3规则，如果v被定义为一般owl:Class，并且类v等于类w，则能断定类v是类w的子类。表2：OWL推理规则(OWL推理)的示例推理规则语言语义网规则语言(SWRL)是提议的用于语义网的语言，其可用于表达规则以及逻辑，将OWLDL或OWLLite与规则标记语言的子集组合。SWRL由W3C标准化。规则交换格式(RIF)是W3C推荐标准。RIF是用于语义网以及(主要)SPARQL、RDF和OWL的基础设施的一部分。尽管最初被许多人想象为用于语义网的“规则层”，然而实际上RIF的设计基于存在许多“规则语言”的观察结果，并且所需的是在它们之间交换规则。RIF包括三个方言(dialect)，即被扩展成基本逻辑方言(BLD)和产生式规则方言(PRD)的核心方言。oneM2M架构在开发中的oneM2M标准(oneM2M-TS-0001oneM2MFunctionalArchitecture-V2.5.0)定义被称作“公共服务实体(CSE)”的服务层。服务层的目的是为了提供可被不同的“垂直”M2M系统和应用利用的“水平”服务。如图3中所示，CSE支持四个参考点。Mca参考点与应用实体(AE)对接。Mcc参考点与相同的服务提供商域内的另一CSE对接并且Mcc’参考点与不同的服务提供商域中的另一CSE对接。Mcn参考点与底层网络服务实体(NSE)对接。NSE向CSE提供底层网络服务，诸如设备管理、位置服务和设备触发。CSE包含被称作“公共服务功能(CSF)”的多个逻辑功能，诸如“发现”、“数据管理和储存库”。图4图示oneM2M处的开发中的CSF。M2M语义支持的功能架构图5示出提议的用于M2M语义支持的功能/逻辑架构。主要组件可以包括数据储存库201、本体储存库202、本体建模和处理203、语义储存库204或推理200等。数据储存库201基本上包括新数据。此外，它还提供用于支持所存储的数据的搜索、修改和删除的功能。本体储存库202包括本体。本体是将概念定义为宾语的概念化的正式规范，其中其性质和关系与其它概念相对。因此，可将本体论定义为语言工件，所述语言工件定义关于一件实体(主题域)的公开内容的基本概念的共享词汇并且指定包括操作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种装置，包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器包括存储在其上的可执行指令，所述可执行指令当由所述处理器执行时使所述处理器实现包括以下各项的操作：接收用于创建与第一本体和第二本体相关联的语义推理规则的请求；验证用于创建与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的请求；基于验证用于创建与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的请求，提供用于创建所述语义推理规则的指令；以及基于用于创建所述语义推理规则的请求来接收对与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的引用。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.06.02 US 62/344,7001.一种装置，包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器包括存储在其上的可执行指令，所述可执行指令当由所述处理器执行时使所述处理器实现包括以下各项的操作：接收用于创建与第一本体和第二本体相关联的语义推理规则的请求；验证用于创建与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的请求；基于验证用于创建与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的请求，提供用于创建所述语义推理规则的指令；以及基于用于创建所述语义推理规则的请求来接收对与所述第一本体和所述第二本体相关联的所述语义推理规则的引用。2.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求包括语义推理规则类型。3.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求包括对所述第一本体或所述第二本体的引用。4.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求基于检测语义注释。5.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求包括所述语义推理规则的格式。6.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求包括用于存储所述语义推理规则的地方。7.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，其中，用于创建所述语义推理规则的请求包括对所述第一本体或所述第二本体的引用，其中，所述引用包括统一资...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿堃，李旭，王重钢，卡坦利纳·米哈拉·姆拉丁，李清，罗科·迪吉罗拉莫，迈克尔·F·斯塔西尼克，格雷戈里·S·施特恩贝格，
申请(专利权)人：康维达无线有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US