8、基于本体的物联网数据处理语义规则方法

基于本体的物联网数据处理语义规则方法

在物联网（IoT）系统中，数据处理和传输面临着诸多挑战，例如数据量过大、资源受限等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于本体的物联网数据处理方法，通过语义规则对收集到的数据进行过滤，以减少传输到云端的数据量。

相关工作

在物联网相关研究中，许多工作都运用了语义网（SW）技术。以下是一些相关研究的介绍：
- 数据标注架构 ：有研究设计了架构，利用语义网技术将传感器测量的异构数据转换为语义测量，还设计了传感器测量本体（SenMESO）实现自动转换。还有针对虚拟化无线传感器网络的标注架构，由数据标注和本体存储两个层面组成。本文的方法考虑了传感器描述，并可使用多种传感器本体，通过模型映射和领域本体实例化对数据进行标注，还会对标注数据应用过滤规则进行推理。
- 数据映射方法 ：有研究提出将异构传感器数据映射到形式化（基于本体）模型的方法，但描述模型不足以涵盖数据推理和过滤所需的所有方面。
- 数据语义融合模型 ：有研究基于智能家居领域本体设计了数据语义融合模型，定义概念来捕捉领域知识，并使用SWRL表示语义匹配规则以提供个性化服务。而本文考虑到网关资源受限，提出了基于规则元模型的专用规则模型，且以本体形式呈现，减少资源需求并扩大数据过滤的应用范围。

整体方法架构

物联网系统架构通常由传感器节点、网关和云平台三类组件组成。传感器节点资源受限，主要负责收集数据并发送给网关；网关设备计算资源相对较多，作为枢纽聚合传感数据并连接传感器节点和云服务。

本文的方法围绕传感器节