4、网络语义知识表示解析

网络语义知识表示解析

1. 自动化数据处理与知识表示

在通信网络中，由于数据量巨大且多样，仅依靠手动方法来分析网络设备语义和流量是不可行的。网络分析师可借助基于自动化推理的框架，提升对高度动态网络空间的态势感知能力。而开发这样的框架需要通过语法和语义互操作性实现数据集成，这可通过正式的知识表示标准达成，如资源描述框架（RDF）。

正式知识表示是人工智能的一个领域，致力于以软件代理能够解决复杂任务的形式，呈现特定领域的信息。正式表示的信息不仅能高效索引和查询，还能让推理算法推断新陈述，促进知识发现。从表示角度看，网络数据主要有两类：
- 专家知识 ：代表网络概念和关系，可在本体中编码为术语定义，作为背景知识描述通信网络的基本事实。例如，公共网络中不应重复使用IP地址。常见的网络本体有物理设备本体、网络领域本体、网络设备配置本体等。不过，并非所有网络本体都适合表示网络拓扑和流量，因此有了通信网络拓扑和转发本体（CNTFO）。
- 关于现实网络实体的陈述 ：现实网络中的实体可通过手动声明或软件代理从路由消息、设备配置文件等提取的属性来描述。许多用于网络态势感知的数据源是非结构化数据，通常以专有格式存储，只有专家才能理解。例如，“ServerX的IP地址是103.254.136.21”这样的自然语句，软件代理无法有效处理。而使用XML等半结构化数据格式，软件代理虽能提取数据，但属性的语义仍未定义。使用RDF等语义网标准将其写为结构化数据，并结合知识组织系统的注释，可使数据具有机器可解释性、明确性和互操作性。遵循最佳实践发布的结构化数据称为链接数据，若以开放许可发布则成为链接开放数据（LOD）。