在物联网中启用语义混搭制造技术

一种新的具有模块化设计的语义混搭架构可以包括单独的语义混搭配置文件(SMP)、虚拟语义混搭资源(VSMR)和语义混搭结果(SMRS)。这种模块化设计大大地改进了SMP、VSMR和SMRS的可重用性。另外，该新的混搭架构在每个混搭过程期间利用语义，这提高了互操作性。而且，该新的架构在服务层处基本上实现了新的语义混搭服务(SMS)，因此改进了系统效率。

Enable semantic mashup in the Internet of things

A new semantic mashup architecture with modular design can include separate semantic mashup profiles (SMP), virtual semantic mashup resources (vsmr) and semantic mashup results (SMRs). This modular design greatly improves the reusability of SMP, vsmr and SMRs. In addition, the new mashup architecture utilizes semantics during each mashup process, which improves interoperability. Moreover, the new architecture basically implements a new semantic mashup service (SMS) at the service layer, so it improves the system efficiency.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】在物联网中启用语义混搭相关申请的交叉引用本申请要求2016年9月29日提交的、标题为“MethodsForEnablingSemanticMashupInM2M/IOTServiceLayer”的美国临时专利申请No.62/401,461的权益，该申请的内容特此通过引用并入本文。
技术介绍
语义网是万维网联盟(W3C)通过标准对Web的扩展。所述标准推广常见的数据格式，并且交换Web上的协议，最基本地，资源描述框架(RDF)。语义网涉及用专门为数据设计的语言公布：资源描述框架(RDF)、Web本体语言(OWL)和可扩展标记语言(XML)。这些技术被组合以提供经由链接数据的网来补充或替换Web文档的内容的描述。因此，内容可以将它自己表现为存储在Web可访问的数据库中的描述性数据，或者表现为文档内的(特别是，散布有XML的可扩展HTML(XHTML)中的，或者，更经常地，纯粹地XML中的)标记，其中，布局或渲染线索是单独存储的。语义网堆栈例示说明W3C规定的语义网的架构，如图1所示。可以如下总结组件的功能和关系。XML为文档内的内容结构提供元素语法，但是不将语义与其内所包含的内容的意义相关联。XML目前在大多数情况下不是语义网技术的必要组件，因为存在可替代的语法，诸如Turtle。Turtle是实际的标准，但是尚未通过正式的标准化处理。XML范式是用于提供和限制XML文档内包含的元素的结构和内容的语言。W3C技术堆栈说明中描述的RDF是简单的数据模型，该数据模型用主语-谓语-宾语的形式(例如，S-P-O三元组或RDF三元组)来指代对象(“web资源”)和它们的关系。基于RDF的模型可以用各种语法(例如，RDF/XML、N3、Turtle和RDFa)来表示。RDF是语义网的基本标准。RDF图是其中边缘表示RDF三元组的“谓语”、而图节点表示RDF三元组的“主语”或“宾语”的有向图。换句话说，如RDF三元组中描述的链接结构形成这样的有向RDF图。RDF范式[RDF范式1.1]扩展了RDF，并且是用于描述基于RDF的资源的性质和类的词汇，该词汇具有用于这样的性质和类的广义的分层结构的语义。OWL[OWL2Web本体语言文档概览,http://www.w3.org/TR/owl-overview/]增加了用于描述性质和类的更多的词汇：除了别的之外，类之间的关系(例如，不交性)、基数(例如，“正好是一”)、相等、更丰富类型的性质、性质的特性(例如，对称性)和枚举的类。SPARQL[SPARQL1.1概览,http://www.w3.org/TR/sparql11-overview/]是用于语义网数据源的协议和查询语言，以查询和操纵Web上的或RDF储存器(例如，语义图储存器)中的RDF图内容(例如，RDF三元组)。SPARQL1.1Query(查询)，用于RDF图的查询语言，可以用于表达跨不同的数据源的查询，而不管数据是被本机存储为RDF，还是经由中间件被作为RDF查看。SPARQL包含用于查询必需的和可选的图模式、连同它们的结合和分离的能力。SPARQL还支持聚合、子查询、否定、通过表达来创建值、可扩展的值测试以及约束通过源RDF图进行的查询。SPARQL查询的结果可以是结果集合或RDF图。SPARQL1.1Update(更新)，用于RDF图的更新语言。它使用从用于RDF的SPARQL查询语言派生的语法。更新操作是对语义图储存器中的图集合执行的。提供了更新、创建和移除语义图储存器中的RDF图的操作。RIF是W3C规则互换格式。它是用于表达计算机可以执行的Web规则的XML语言。RIF提供被称为语支的多个版本。它包括RIF基本逻辑语支(RIF-BLD)和RIF生成规则语支(RIFPRD)。语义搜索试图通过理解搜索者意图和术语出现在可搜索的数据空间(不管是在Web上，还是在闭合的系统内)中时这些术语的上下文意义以产生更相关的结果来改进搜索准确度。语义搜索系统考虑各种要点，包括搜索的上下文、位置、意图、字的变化、同义词、广义的和专门的查询、提供相关搜索结果的概念匹配和自然语言查询。主要的web搜索引擎(比如Google和Bing)合并了语义搜索的一些元素。语义搜索使用语义或语言含义科学来生成更相关的搜索结果。在大多数情况下，目标是交付用户查询的信息，而不是让用户整理松散相关的关键字结果的列表。例如，语义可以用于增强分层关系数据库中的记录搜索或查询。语义查询使得可以进行关联的和上下文的性质的查询和分析。语义查询使得能够基于数据中包含的语法的、语义的和结构的信息来既检索显式地推导的信息，又检索隐式地推导的信息。它们被设计为交付精确的结果(可能是有区别性的单条信息选择)或者通过模式匹配和数字推理来回答更模糊的和完全开放的问题。语义查询对命名的图、链接的数据或三元组工作。这使得查询能够处理信息之间的实际的关系并且从数据网络推断答案。这与语义搜索是相对照的，语义搜索在非结构化的文本中使用语义(含义科学)来生成更好的搜索结果(例如，自然语言处理)。从技术观点来讲，语义查询是很像数据库查询的精确的关系式操作。它们对结构化数据工作，因此具有利用综合特征(比如运算符(例如，>、<和＝))、名称空间、模式匹配、子分类、传递关系、语义规则和上下文全文本搜索的可能性。W3C的语义网技术堆栈提供SPARQL来用类似于SQL的语法制定语义查询。语义查询被用于三元组储存器、图数据库、语义维基、自然语言和人工智能系统中。语义查询的另一个重要的方面是，可以使用关系的类型来将情报合并到系统中。客户和产品之间的关系具有与街区及其城市之间的关系根本上不同的性质。后者使得语义查询引擎能够推断生活在曼哈顿的客户也生活在纽约市，而其他关系可能具有更复杂的模式和“上下文分析”。该处理被称为推断或推理，并且是软件基于给定的事实推导新的信息的能力。oneM2M功能架构是在oneM2M-TS-0001oneM2MFunctionalArchitecture(功能架构)–V2.9.0及其语义功能支持中规定的。开发中的oneM2M标准定义了被称为“公共服务实体(CSE，CommonServiceEntity)”的服务层。该服务层的目的是提供不同的“垂直的”M2M系统和应用可以利用的“水平的”服务。CSE支持如图2所示的四个参考点。Mca参考点与应用实体(AE，ApplicationEntity)通过接口连接。Mcc参考点与同一个服务提供商域内的另一个CSE通过接口连接，Mcc的参考点与不同的服务提供商域内的另一个CSE通过接口连接。Mcn参考点与底层的网络服务实体(NSE)通过接口连接。NSE向CSE提供底层的网络服务，诸如装置管理、定位服务和装置触发。CSE包含被称为“公共服务函数(CSF)”的多个逻辑函数，诸如“发现(Discovery)”和“数据管理和仓库(DataManagement&Repository)”。图3例示说明oneM2M定义的CSF中的一些。oneM2M架构启用如图2所示的以下类型的节点。应用服务节点(ASN)：ASN是包含一个CSE并且包含至少一个应用实体(AE)的节点。物理映射的例子：ASN可以驻留在M2M装置中。应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于语义混搭的设备，所述设备包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时使所述处理器实现包括以下的操作：接收用于创建语义混搭资源的请求；基于请求消息识别语义混搭配置文件；基于语义混搭配置文件，确定将被创建的语义混搭资源的混搭成员资源，以及产生语义混搭结果；基于所确定的混搭成员资源创建语义混搭资源；以及提供用于发送以下地址的指令：语义混搭资源的结果的地址，以及语义混搭资源的地址。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.09.29 US 62/401,4611.一种用于语义混搭的设备，所述设备包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时使所述处理器实现包括以下的操作：接收用于创建语义混搭资源的请求；基于请求消息识别语义混搭配置文件；基于语义混搭配置文件，确定将被创建的语义混搭资源的混搭成员资源，以及产生语义混搭结果；基于所确定的混搭成员资源创建语义混搭资源；以及提供用于发送以下地址的指令：语义混搭资源的结果的地址，以及语义混搭资源的地址。2.根据权利要求1所述的设备，其中，语义混搭配置文件包括关于混搭函数的语义信息。3.根据权利要求2所述的设备，其中，混搭函数使用来自语义混搭配置文件指示的多个原始资源的数据。4.根据权利要求1所述的设备，其中，语义混搭配置文件包括关于混搭成员资源将被如何选择的信息。5.根据权利要求1所述的设备，其中，语义混搭资源被多个请求者发现和使用。6.根据权利要求1所述的设备，其中，一旦对应的原始资源被修改，语义混搭资源就被更新。7.根据权利要求1所述的设备，其中，请求消息包括指示产生语义混搭结果的步骤是否被周期性地进行的类型属性。8.一种用于语义混搭的方法，所述方法包括：接收用于创建语义混搭资源的请求；基于请求消息识别语义混搭配置文件；基于语义混搭配置文件，确定将被创建的语义混搭资源的混搭成员资源，以及产生语义混搭结果；基于所确定的混搭成员资源创建语义混搭资源；以及提供用于发送以下地址的指令：语义混搭资源的结果的地址，以及语义混搭资源的地址。9.根据权利要求8所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙翔，王重钢，李旭，李庆光，D·N·希德，李鸿堃，
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