[發(fā)明專利]物聯(lián)感知數(shù)據(jù)智能規(guī)劃方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811038323.4
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109151042B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權）人: 褚戰(zhàn)星
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06
• 代理公司: 11226 北京中知法苑知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 李明<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種物聯(lián)感知數(shù)據(jù)智能規(guī)劃方法，其特征在于，包括：

將車聯(lián)網(wǎng)資源虛擬化形成異構服務；

將同類服務組成服務組，在服務組中對所述服務進行挖掘、選擇和歸并，以完成車聯(lián)網(wǎng)資源的調(diào)度；

所述的車聯(lián)網(wǎng)服務挖掘與歸并，進一步包括：

車聯(lián)網(wǎng)平臺對其形式化描述后，構建車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務庫，通過車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務分解機制，形成子業(yè)務庫；車聯(lián)網(wǎng)服務提供端在平臺上注冊自己的服務，經(jīng)平臺形式化描述后形成服務庫；當處理中心接收到子業(yè)務需求時，進入車聯(lián)網(wǎng)服務挖掘環(huán)節(jié)，鏈接車聯(lián)網(wǎng)服務庫，計算配對出一系列與業(yè)務關聯(lián)的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務；

在服務建模時引入本體，結合業(yè)務流程和情境，建立領域知識庫，實現(xiàn)智能歸并；引入本體后可以進行基于描述邏輯的本體推理，即從顯示上下文中推導出更多的隱式上下文，同時，本體為上下文信息提供明確的語義描述；車聯(lián)網(wǎng)服務是服務化的車聯(lián)網(wǎng)資源，有其自身的功能屬性集和非功能屬性集，包括Qos屬性和上下文屬性；定義如下：

車聯(lián)網(wǎng)服務VCS可以用五元組來表示，形如：

VCS＝{Category,ServiceProfile,ServiceModel,ServiceGrouding,Resource]：

Category表示該服務所屬的類別；

ServiceProfile表示服務的基本信息，對基本信息的配對是實現(xiàn)服務配對的重要部分，用5元組表示：

ServiceProfile＝{GeneralInfo,Functional,Qos,Resource,State}，其中：

GeneralInfo用來描述車聯(lián)網(wǎng)服務的基本信息；

Functional用來描述車聯(lián)網(wǎng)服務的功能性信息，包括車聯(lián)網(wǎng)服務的輸入、輸出、執(zhí)行條件以及結果；

Qos用來描述車聯(lián)網(wǎng)服務的服務質量；在車聯(lián)網(wǎng)平臺中服務質量的衡量是可變的，定義Qos的形式化描述為可擴展的模型：

Qos＝{Time,Cost,Reputation,Reliability}

其中，Time表示該服務的執(zhí)行時間，Cost表示服務的成本，Reputation表示該服務的信譽度，通過用戶的評價進行統(tǒng)計采用分級的方式對信譽度進行管理；Reliability表示該服務的可靠性，通過一段時間內(nèi)的成功執(zhí)行率來衡量；

Resource用來描述車聯(lián)網(wǎng)資源，定義了車聯(lián)網(wǎng)資源的所有屬性信息；state用來描述車聯(lián)網(wǎng)服務目前的狀態(tài)，包括在用和空閑；ServiceModel描述車聯(lián)網(wǎng)服務的服務過程，即車聯(lián)網(wǎng)服務的服務實現(xiàn)細節(jié)；ServiceGrouding用來描述車聯(lián)網(wǎng)服務提供者的訪問方法，包括訪問地址、消息格式、訪問端口；Resource表示該Category提供的車聯(lián)網(wǎng)服務所對應的車聯(lián)網(wǎng)資源；

車聯(lián)網(wǎng)服務挖掘流程基于以上形式化描述；在形成車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務上下文信息后，進入語義上下文配對階段：計算相似度，并設置相應的閾值，將不滿足閾值的服務過濾，不參與相似度計算；

在車聯(lián)網(wǎng)服務中，結合車聯(lián)網(wǎng)服務的描述，從語義上下文層面上針對車聯(lián)網(wǎng)服務和車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務進行服務配對；針對Web服務的輸入信息，提取語義描述，判斷其所屬概念與描述中的配對項；按程度不同將配對結果劃分為完全配對、插入配對、包含配對和配對失敗；在車聯(lián)網(wǎng)平臺中，對于車聯(lián)網(wǎng)服務A和B的配對程度可以用相似度算法進行計算，其相似度配對的基本模型如下：

sf(A,B)＝(ω₁sf(A₁,B₁)+ω₂sf(A₂,B₂)+…+ω_nsf(A_n,B_n))

其中，A_i,B_i表示車聯(lián)網(wǎng)服務的第i項子業(yè)務，ω_i表示第i項子業(yè)務在配對函數(shù)中所占的權重；具體地：

其中dis(A_i,B_i)表示本體A_i,B_i的語義距離，α為調(diào)節(jié)因子；將語義距離表示為兩個概念在本體圖中節(jié)點最短路徑長度的差值；

整個服務挖掘過程首先對服務需求端的服務進行語義解析，從而得到該服務的服務類型；將語義解析、本體推理、基于語義的配對整合在一起，最終達到服務挖掘；具體過程如下：

(1).從解析器中提取Category、ServiceProfile、ServiceModel、ServiceGrouding、Resource相關信息；

(2).提取所有服務的ServiceProfile；繼而提取ServiceProfile中的類別和屬性相關信息；

(3).對服務類型進行配對，過濾掉不滿足條件的服務；

(4).采用關鍵字精確配對；在進行配對時，構造相似度函數(shù)sf以語義距離dis()為基礎，計算概念之間的相似度；

(5)使用服務質量服務的服務質量進行配對，輸出配對度最優(yōu)的服務。