提升链接准确率的语义物联网传感器数据发布系统

本文探讨了语义物联网中的一个重要议题，即如何解决传感器网络数据表示和传输标准不统一，以及单一数据资源难以满足多应用程序需求的问题。针对这些问题，作者提出了一种创新方法——将传感器网络数据转换为链接传感器数据（LSD），以便更好地管理和利用。 首先，文章强调了本体标注技术在这一过程中的关键作用。本体标注技术是一种为传感器网络数据添加语义信息的技术，它能够为数据赋予更丰富的含义和上下文，从而提高数据的可理解性和互操作性。通过这种方式，传感器数据不再是孤立的数据点，而是可以被赋予语义结构，方便进行跨域搜索和关联。 接下来，作者提出了基于继承关系概念组集的关联数据查询处理方法。这种方法旨在发现传感器网络数据与Web上的相关数据集（RWD）之间的联系，通过查找具有共同特征或关联性的数据源，增强了数据的关联性。此外，他们还引入了一种启发式属性的图相似性比较方法，用来比较传感器网络数据与Web数据的结构和内容，进一步增强两者之间的链接精度。 构建的链接传感器数据发布系统（LSDPS）是本文的核心成果。这个系统整合了上述技术，能够有效地将传感器网络数据发布为链接形式，通过资源描述框架（RDF）连接，使得应用程序能够更容易地获取、理解和利用这些数据，并能扩展到更多的相关资源。相比于传统方法，LSDPS展示了显著的性能提升，特别是链接准确率提高了9%，这在实际应用中对于数据挖掘、智能决策支持等领域具有重要意义。 作者团队由四位来自大连海事大学的信息科学技术学院的研究人员组成，包括硕士研究生和教授级专家，他们的研究领域集中在智能信息处理，尤其是语义物联网和关联数据分析。文章发表于2015年，受到了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。 本文的研究成果为语义物联网环境下的数据管理提供了有效解决方案，通过链接传感器数据发布系统，提升了数据的可用性和价值，为物联网应用的发展和智能化提供了强有力的支持。