物联网中基于语义的多目的上下文自适应迈赫迪·泰尔吉米引用此版本：迈赫迪·特吉米物联网中基于语义的多目的上下文适应Web.里昂大学，2017年。英语NNT：2017LYSE 1315。电话：01735217HAL Id：tel-01735217https://theses.hal.science/tel-017352172018年3月15日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire订单里昂大学博士论文集他的歌剧l’Université Claude Bernard LyonED512信息学博士学校Spécialité de doctorat：InformatiqueSoutenue publiquement le 18/12/2017，par：迈赫迪·泰尔吉米适应对象网络中的系统陪审团组成如下：Taconet Chantal，会议主持人（人类发展报告），南巴黎电信公司，南特大学报告员MolliPascal，Laforest Frédérique ， Escherseure ， Télécom Saint-EtienneExaminatrice Gyrard Amélie ，Chercheure Post-Doctorale ， École des Mines de Saint-Etienne Examinatrice MonteilThierry ， Escherseur ， INSA ToulouseExaminateur Champin Pierre-Antoine ， Master deConfénés（HDR），Université Lyon 1ExaminateurMrissa Michaël，Pau et des Pays de l'Adour大学讲师Médini Lionel，里昂2CLAUDE BERNARD大学-里昂1M.大学校长学术委员会主席弗雷德里克·弗莱里先生行政理事会副主席HamdaBENLe Championseur Didier Revel大学教育和生活委员会副主席M. 菲利普·舍瓦利耶研究委员会副主席法布里斯·瓦莱Directrice Générale des Services复方散Faculté de Médecine Lyon Est - ClaudeBernardFaculté de Médecine et de Maïeutique LyonSud导演：M.勒·罗德尔Directeur：Mme la Pasteure C. BURIL-LONFaculté勒·阿塞尔·D. 资产阶级药学和生物学研究所Institut des Sciences et Techniques de laRéadaptationDépartement de formation et Centre deRecherche en Biologie HumaineDirecteur：Mme la Pasteure C.VIN-雪茄导演：M. X. PerrotDirecteur：Mme la A-M.SchottComposanites ET Departments DE Science ET LogieFaculté des Sciences et Technologies Director：M.F. De MarchiDépartement Biologie Directeur：M.勒·阿塞尔·F.特文纳德Département Chimie Biochimie Directeur：Mme C.FelixDépartement GEP Directeur：M.Hassan HammouuriDépartement Informatique Directeur ： M. 勒 · 阿 塞 尔 ·S. AKKOUCHE DépartementMathématiques Director ： M. 勒 埃 索 尔 湾 TOMANOV Département MécaniqueDirecteur：M.勒·阿瑟尔·H本·哈迪德Département Physique Directeur：M.J-C PLENETUFR体育运动科学与技术里昂大学科学天文台导演：M.Y.VANPOULLE导演：M. B. GUIDERDONI里昂理工学院院长：M.勒·佩林电子物理化学高等学校里昂第一技术大学高等教授和教育学院导演：M.G. 皮格纳乌导演：M.勒埃索尔角Viton导演：M.勒·阿普西耶尔·A.穆尼奥特Institut de Science Financière etN. 勒布瓦讷雷默西芒这是由编号为ANR-13-INFR-012>的国家研究机构提供的资金我特别感谢Michaël Mrissa和LionelMédini为我提供了这样的机会，他们为我带来了丰富的变化和经验我向尚塔尔·塔科内和帕斯卡尔·莫利致以诚挚的谢意，他们接受并评价了我三年来的努力。我也感谢弗雷德里克·拉福雷斯特、艾米莉·吉拉德、蒂埃里·蒙泰尔和皮埃尔·安托万·尚潘的检查员。最后，我会感谢我的父亲，我的兄弟，我的姐妹，佩琳，因为提莫，为了我的生命，我永远不会忘记这一切这是我妈妈的，她从来没有给过我一秒钟的时间物联网中基于语义的多目的上下文自适应迈赫迪·泰尔吉米博士论文4内容第一章导言. 91.1物联网1.2ASAWoo平台121.3目标计划14第2章多用途上下文建模172.1一、导言. 172.2上下文建模的最新技术水平2.3上下文的元模型2.4在物联网中构建多用途上下文模型262.5智能农业的多用途上下文模型2.5.1说明性情景282.5.2通过上下文建模满足适应需求302.6综合和讨论33第3章多用途语境适应353.1一.导言. 363.2语境适应的最新技术3.2.1语境适应373.3WoT应用程序中的多用途适应3.3.1语义化步骤433.3.2转化步骤443.3.3适应和决策步骤463.4基于化身的上下文适应工作流程493.5评价523.5.1精确度523.5.2业绩543.6讨论553.7结论56第4章多用途适配引擎5756含量4.1一、导言. 574.2适应规则设计的最新技术水平584.2.1规则的生成。.............................................................................................................................584.2.2重新定义和相关技术。.............................................................................................................594.3元自适应规则引擎614.3.1产生适应的可能性614.3.2评分管理624.3.3适应规则的生成4.4查询排名的适应可能性664.5评价674.6综合和讨论71第5章Web推理性能735.1导言. 745.2国家的最先进的网络推理755.2.1使用OWL profiles在Web应用程序中进行推理。.................................................................755.2.2推理优化方法765.2.3RL中的增量推理。....................................................................................................................765.2.4基于Web的推理机775.3混合位置不可知推理785.3.1位置对推理过程性能影响的研究785.3.2Reasoner代码位置自适应825.4基于标签的推理865.4.1智能家居案例研究插图875.4.2基于标签的增量维护915.4.3复杂性分析和讨论955.4.4评价985.4.5执行1015.5结论102第六章一般结论105简历对象的Web 'Il se présente comme une couche uniforme placée au-dessus deUne valeur ajoutée des applications Web des Objets est de pouvoir combiningCela在所有信息的背景下解释和处理这些数据Ces information contextuelles peuvent être exploitées parces applications a find d'adapter leurs compoants en fonetrating des changements dansadvernement.L’adaptation 因此，现有的适应性解决方案与应用领域的应用程序相结合，因此提出了类似于复合逻辑的解决方案，这些解决方案与Web架构和系统架构相结合Cela mène alors à desproblèmes在此基础上，我们提出了一个适应多方面背景的解决方案，用于对象Web应用程序，对应于实用性、可扩展性、相关性和性能。我们的工作是建立在数字农业的基础上的，并在东方平台的干部中占有一席之地。首先，我们提出了一个普遍适用于现代环境标准、可互操作性和可重用性的综合模型。第二，我们提出了一个环境生活周期和一个适应环境的工作流程，渗透到动物的系统中，因为在应用程序执行期间，环境化是平行的Ce work conveyed des donnéesissues de sources hétérogènes ， telles que l'expertise du domaine ， les documentationstechniques des objets，les données de captain et de services Web，etc. Troisièmement，nous présentons une methode de génération de rè- gles d'adaptations basées sur dessituations contextuelles，permettant de limiter l'e acquisition des experts et conceptiblers del'éceptibles d'applications adaptaments.第四，我们提出了两个优化方案，以提高情境的合理性：首先是适应情境基础上的合理性环节的本地化，其次是改进情境信息的维护过程摘要物联网（WoT）发生在各种应用领域（例如，家庭、企业、工业、医疗保健、城市、农业......）中。它在物联网（IoT）之上构建了一个基于Web的统一层，以克服IoT网络中存在的协议异构性。WoT应用程序通过结合对连接对象和外部数据源的访问以及基于标准的推理（RDF-S，OWL 2）来提供附加价值，以允许将收集的数据解释和操作为上下文信息。然后利用上下文信息，使这些应用程序能够使其组件适应环境的变化。然而，语境适应是世界贸易组织面临的一个主要挑战现有的适配解决方案要么与其应用领域紧密耦合（因为它们依赖于特定于领域的上下文模型），要么作为独立的软件组件进行部署，难以适应基于Web的语义架构。这会导致集成、性能和可维护性问题。在这篇论文中，我们提出了一个多用途的上下文自适应解决方案，解决了可用性，可扩展性，相关性和性能问题，在这样的应用程序。我们的工作是基于一个智能农业场景运行在基于化身的平台ASAWoo。首先，我们提供了一个通用的上下文元模型来构建标准的，可互操作的和可重用的上下文模型。其次，我们提出了一个上下文的生命周期和上下文适应工作流程，提供并行的原始数据语义化和上下文在运行时，使用异构的来源（专家知识，设备文档，传感器，Web服务等）。第三，我们提出了一个情况驱动的适应规则的设计和生成在设计时，简化了专家和WoT应用程序设计人员第四，我们提供了两个优化的上下文推理的Web：第一个适应推理任务的位置取决于上下文，第二个提高了上下文信息的增量维护。第1介绍几十年前，第一批连接设备（计算机、个人数字助理、智能手机、平板电脑和其他设备）的爆发标志着物联网（IoT）的出现。这一举措是由学术界和业界共同推动的，以应对日益增长的在互联网和本地网络上集成各种设备的需求通过这些方式，通过数据收集、共享和发布，向应用程序提供从与用户和连接设备的交互中出现的快速和大量的从历史上看，“物联网”（IoT）一词于1999年来自Auto-ID Labs1，这是一个国际学术研究实验室网络，其目的是通过使用RFID，QR码，条形码和其他方式将各种设备连接到互联网来识别对象。自其出现以来，“事物”一词获得了各种各样的同义词。一个东西可以是一个对象、一个设备、一个应用程序或一个代理，这取决于物联网解决方案设计者的应用背景和专业领域。尽管设备受到硬件和软件的限制，但它们能够通过连接设备网络内的知识处理和共享来增强其基本功能（内存，CPU，传感器和执行器）。增强型设备具有实现复杂任务的扩展能力。这种增强是通过基本功能的组合和抽象来实现的，这些功能最初由设备制造商在物理对象上提供。网络物理系统（CPS）通过集成物理设备（物理部分）和软件组件（虚拟部分）来解决设备的局限性，以提供有效的实时交互[Lee，2008]。他们依靠反馈回路，以递归地影响物理和软件亲，第1http://www.autoidlabs.org/910第1章介绍在整个应用程序生命周期中持续进行。CPS通常满足特定领域的特定需求，例如生物医学和医疗保健系统，智能电网和可再生能源解决方案[Baheti和Gill，2011]。然而，根据[Tolk和Muguira，2003]中描述的概念互操作性模型（LCIM）的级别，大多数IoT解决方案缺乏技术、语法和语义互操作性。首先，它们使用不同的数据传输协议和数据格式，有时它们都是专有的。第二，它们对所操纵的数据 这导致了专有筒仓，即。到复杂且难以重用的应用解决方案。物联网（WoT）最近被设计来处理这些问题。它依赖于Web技术和标准来支持事物之间的交互。WoT的目标是在物联网之上提供一个层，在这个层中，事物可以通过Web标准以标准化、可互操作和安全的方式参与软件应用程序1.1物联网自其出现以来，连接设备的数量大幅增长。根据至[Gubbi等人，到2020年，互联设备的数量预计将达到240虽然这是公司通过物联网技术快速获得利润的机会，但连接设备数量的增加导致设备在语法和语义方面的异质性更大由于缺乏标准化和专有孤岛，这最终导致物联网平台上出现复杂的设备集成问题因此，这些问题大大削弱了设备和物联网应用架构的（可重用）潜力，因为应用设计人员被迫不断学习如何操作来自不同制造商的类似设备来完成相同的任务。由于这些原因，物联网研究的最新进展旨在利用Web的潜力1）通过利用已经证明的标准和技术（HTTP协议和动词，REST架构原则[菲尔丁，2000]，超媒体，语义Web表示和推理，Web RTC，Websockets，JSON序列化等），避免2)解决物联网孤岛造成的互操作性问题，3）从Web收集信息，这反过来又为应用程序用户和公司提供了额外的知识2https://www.w3.org/WoT/1.1. 物联网11在网络上整合事物。2002 年，CoolTown项目的作者[Kindberg等人，2002]提出通过统一资源标识符（URI）将物理对象与Web页面在此之后，2005年有几个关于使用Web标准（如SOAP [Thompson，2005]）的电子邮件和提案。已经提出了像OASIS [Dolin，2006]这样的解决方案，目的是解决互操作性问题。OASIS依赖于SOAP/XML规范来允许设备之间的通信。该领域的其他一些项目和研究试图利用REST的潜力来提供通用的，可重用的和可扩展的基于Web的架构。例如，Luckenbach et al.设计的TinyREST [Luckenbach等人，2005年，一个将传感器网络集成到互联网的协议TinyREST基于类似REST的架构概念，应用于传感器和执行器，使用有限的动词：GET（访问设备状态和组件值），POST（命令传感器和执行器）和SUBSCRIBE（注册到特定服务，以获得进一步的事件通知）。在[Wilde，2007]中，Wilde提出将事物集成到RESTful架构中，以提供比基于状态的应用程序更大的优势使用REST作为工具箱来为嵌入式设备构建通用API说明了Guinard和Trifa2010年]。事物还可以根据需要通过HTTP内容协商来提供其自身的不同表示：它可以是用于人类浏览事物的HTML，或者用于数据交换的JSON，如Sun SPOT [Guinard et al.，2011年]。在这个项目中，资源是通过RESTful Web Services使用四个HTTP动词访问和操作的：GET用于资源表示，PUT用于资源更新，POST用于订阅规则（用于更改通知），以及POST用于关闭节点或取消订阅规则。最近，Mrissa等人在[Mrissa等人，物理对象的分类，从没有传感器或资源的基本对象到资源丰富的对象，能够嵌入他的虚拟表示，而不需要连接到互联网。这种考虑允许URI引用事物，即使它们不拥有任何RFID标签、条形码或QR码。因此，事物的表示可以通过其URI上的HTTP GET请求获得。语义网和WoT。语义Web是WoT的一个强大的机会，因为语义和推理能力带来了额外的信息，并以标准化的方式为事物提供了在WoT应用程序中，任何东西（包括事物）都可以使用描述逻辑（DL）（如RDF）进行语义注释[Manola et al.，2004]、RDF Schema[Brickley等人，2014]和OWL 2 [Hitzler等人，2009]）。总的来说，OWL12第1章介绍RDF和RDFS通过类和属性类型的概念，并允许表示任何知识作为本体。因此，当前的应用程序可以通过本体来描述域、参与者和过程，使用推荐的本体，遵循本体设计模式[Gangemi和Presutti，2009]，并依赖于本体映射[Euzenat等人，2007，Kalfoglou和Schorlemmer，2003]。今天的WOT 时至今日，这群人已经获得了无数的好处。首先，它提供了可重用的平台、技术和用户交互技术。其次，它简化了应用程序开发并缩短了应用程序的上市时间第三，它通过以一种通用的方式提供对任何种类的事物的表示和访问（如Web资源），弥合了虚拟世界和物理世界之间的为了提供这样的好处，现有的WoT应用程序依赖于Web标准，其中包括对REST资源的公开[菲尔丁，2000]以及使用DL对这些资源的语义描述，如前所述。因此，WoT标准定义了语义词汇表（事物描述 3）和编程接口（服务器 4，脚本API5），这些词汇表和编程接口在项目中重用，以设计实际的WoT应用程序。最近，[Mrissa等人，[2015]提出了一个名为ASAWoo的WoT应用程序框架。ASAWoo带有化身的概念，允许在类似服务器的接口中集成语义推理[Médini et al.，2016年]。通过这些手段，ASAWoo声称它打算弥合Web和语义Web之间的差距1.2ASAWoo平台CPS和经典物联网机器对机器（M2M）范例的当前问题是其架构缺乏可扩展性和可重用性为此，ASAWoo-ASAWoo平台的目的是解决WoT应用中的不同问题这些问题包括从物理设备API中发现功能，组成复杂的应用程序，过滤入侵，3https://www.w3.org/WoT/IG/wiki/Thing_Description第https://w3c.github.io/wot/architecture/wot-architecture.html#general-description-of-wot-供役https://www.w3.org/WoT/IG/wiki/Web_of_Things_scripting_API1.2. ASAWOO平台13quate功能（相对于各种QoS问题），提供中断容忍网络，并依赖于多代理组织和联盟，以实现对象之间的协作。ASAWoO基于化身的概念，化身代表以CPS启发的方法附加到对象的软件部分它通过标准的Web接口嵌入了实现之前的关注点的组件，这些关注点是参与WoT应用程序所需的。化身使用语义方法将对象的高级功能暴露给从对象的物理能力（即，它们的API）推断的客户端（用户或其他化身）。从能力直接推断出的功能称为原子功能，而由其他功能组成的功能称为复合功能。一些功能可以是化身本地的（即，直接由设备实现）或协作的（即， 需要其他化身来完成其组成的缺失的功能）。Avatar架构包括各种组件和管理器，详见附录A，它们处理特定的问题。为了执行下文描述的任务，化身管理器在WoT应用程序生命周期内具有特定的职责。本地功能管理器必须选择合适的能力来实现原子功能，协作功能管理器利用合适的化身来建立协作功能，功能部署管理器负责将功能代码模块迁移到合适的位置，并且应用和网络协议管理器负责切换合适的协议。这些管理器中的每一个所做的选择（即功能实现、组合和公开、代码部署、通信协议）取决于上下文。出于这个原因，ASAWoo平台包括一个广告组件-上下文管理器-它负责过滤这些选择，以提供对几个问题的ASAWoo中的上下文适应。对于管理人员来说，要做出适当的决策来应对，关注点并不简单：许多选项共存，并且由于用户偏好、安全性（包括物理和网络威胁）、服务质量（QoS）或其他策略，一些选项不应被选择。为了在运行时找到最佳选择并阻止不方便的功能，化身必须了解上下文。因此，WoT应用程序强烈依赖于上下文，并且需要适应，以便在其整个生命周期中提供最有利的决策。由于这些原因，化身需要一个额外的组件-上下文管理器-来推理上下文信息，以便为其他管理器提供最佳和可行的14第1章介绍针对每个问题的WoT应用程序进行调整。为了执行所有这些适应任务，我们的目标是通过语义Web的概念和技术提供上下文适应WoT应用程序。1.3目标计划WoT应用程序以相同的方式构建因此，它们具有共同的适应要求：它们需要适应它们的通信协议、它们的功能6以及它们的协作设置。在ASAWoo中，化身管理器负责与上下文管理器一起处理各种关注点，这允许为这些关注点建议最佳决策。在这方面，WoT应用程序的上下文适应需要一种新的方法，这提出了几个研究问题。本论文的研究目标如下：• 充分利用Web技术，提供标准的、可互操作的、可重用的自适应WoT解决方案• 提供通用的、可扩展的、多关注点的适应过程，具有多种应用和场景• 简化并加快WoT应用程序中自适应解决方案的设计过程• 在运行时在WoT环境中提供高效的适配过程在这篇论文中，我们通过以下科学贡献来处理前面列举的目标1) WoT应用程序的通用上下文元模型 该上下文元模型旨在将最先进的上下文建模与横切适应问题相结合，使用语义注释来允许基于标准的RDF-S和OWL对上下文信息进行推理。2) 一个上下文生命周期和一个自适应工作流程，在运行时提供并行的原始数据语义化和上下文化。上下文生命周期处理数据6虽然功能的概念跨平台，适应他们在环境中的几个变化的问题是共同的任何应用程序。1.3. 联系我们15转换，从原始数据传输到适配决策。 自适应工作流处理数据集成（即，当上下文数据被推送到化身时）和查询应答（即， 当化身管理器发送基于目的的适配问题以检索最佳适配可能性时）。3) 在设计时生成自适应规则的实现。该解决方案依赖于上下文模型组件和应用基础架构的信息，以在设计时生成适配规则这些适应规则推断适应分数，以确保最佳的适应决策。4) 两个优化的上下文推理的Web。第一个优化的目的是利用上下文信息和基于目的的适应方法，提供一个自适应的推理过程，使用一个位置不可知的增量推理。第二个优化旨在通过事实标记减少增量维护过度删除步骤的开销。本文的结构安排如下。在第二章中，我们介绍了上下文建模的一般现状，通过上下文元建模的概念详细介绍了我们在多用途上下文建模方面的贡献，并提出了一个可持续农业场景，将用于贯穿本论文来说明我们的贡献。在第3章中，我们介绍了我们对多用途上下文适应的贡献，并详细介绍了上下文生命周期及其在WoT应用程序中使用的适应工作在第4章中，我们描述了如何使用上下文模型的信息来构建和生成分级自适应规则在第5章中，我们将讨论影响语境适应过程的语义推理优化问题我们提出了两个贡献，以改善上述上下文推理。我们在第6章总结了这篇论文，并讨论了未来的挑战，基于语义的上下文适应的WoT。
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