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文檔簡介
1、語義物聯(lián)網(wǎng)作為較新的研究領(lǐng)域是對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)擴(kuò)展,其特點(diǎn)是在使用語義技術(shù)消除數(shù)據(jù)異構(gòu)的基礎(chǔ)上,能結(jié)合豐富的知識(shí)進(jìn)行語義查詢、推理。傳感器網(wǎng)絡(luò)作為語義物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施,實(shí)時(shí)、持續(xù)地產(chǎn)生高度動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù),為了能良好地表達(dá)和處理這種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),RDF流數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的RDF流處理技術(shù)被提出。目前的RDF流處理大多是在擴(kuò)展了SPARQL查詢的基礎(chǔ)上對(duì)RDF流數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)地查詢處理,但如何在RDF流數(shù)據(jù)查詢的基礎(chǔ)上分析、識(shí)別其中蘊(yùn)含的時(shí)間、因果關(guān)系,即
2、以事件驅(qū)動(dòng)的角度進(jìn)行更高層次地處理還較少涉及,本文主要針對(duì)這一問題進(jìn)行研究。
本文闡述了已有的RDF流處理技術(shù)和基于RDF流處理技術(shù)的語義復(fù)雜事件處理方法,在此基礎(chǔ)上,首先提出了基于RDF流的復(fù)雜事件處理框架RCEP。然后對(duì)RCEP中使用到的事件本體進(jìn)行建模,在建模過程中考慮了事件模式的特點(diǎn),并結(jié)合使用了現(xiàn)有的SSN本體,使得構(gòu)建的事件本體具有良好地可表達(dá)性;在用戶自定義事件過程中,根據(jù)用戶的設(shè)置和傳感器本體中的元數(shù)據(jù)選擇合適
3、的傳感器;在RDF流處理上,選擇Sparkwave作為RDF流處理工具,針對(duì)其RETE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不夠優(yōu)化這一問題進(jìn)行改進(jìn),即在RETE網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中根據(jù)事件模式的子圖的過濾能力這一因素決定其在RETE網(wǎng)絡(luò)中的連接順序,以此達(dá)到減少連接比較次數(shù)和內(nèi)存占用的目的。在Sparkwave的RDF流推理過程中,為減少推理所用時(shí)間,根據(jù)事件模式選擇性地從本體中加載背景知識(shí)。最后對(duì)RCEP的各個(gè)模塊依據(jù)文中提出的方法進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
為了驗(yàn)證
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