[论文解读] Personal Semantic Web Through A Space Based Computing Environment

Ian Oliver, Jukka Honkola|ArXiv.org|Aug 11, 2008

Semantic Web and Ontologies参考文献 18被引用 31

一句话总结

本文提出了一种基于空间的计算模型，用于个人语义网络，其中自主的‘知识处理器’（KPs）在无控制流依赖关系的前提下，于局部化的个人‘智能空间’（SmartSpaces）中动态共享并推理语义丰富的、基于RDF的信息。其主要贡献是一种轻量级、基于代理的架构（Sedvice），实现了移动与普适计算设备之间的去中心化、语义聚焦的信息共享，通过发布/订阅机制支持动态、不一致且不完整的数据，并实现去中心化推理。

ABSTRACT

The Semantic Web through technologies such to support the canonical representation information and presenting it to users in a method by which its meaning can be understood or at least communi- cated and interpreted by all parties. As the Semantic Web evolves into more of a computing platform rather than an information platform more dynamic structures, interactions and behaviours will evolve leading to systems which localise and personalise this Dynamic Semantic Web.

研究动机与目标

• 为解决当前静态、全局一致的语义网络的局限性，提出一种动态、个人化且局部化的信息空间模型。
• 通过轻量级、语义聚焦的机制，在普适计算环境中实现去中心化、基于代理的信息共享。
• 支持语义网络向个人化、动态化、上下文感知的知识管理平台演进。

提出的方法

• 系统采用发布/订阅模型，其中自主的‘知识处理器’（KPs）通过共享的‘智能空间’（SmartSpaces）交互，且无控制流依赖关系。
• 每个KP由用户界面、逻辑（节点）以及与一个或多个空间的连接组成，支持分布式信息处理。
• 信息以RDF图的形式存储和共享，KPs以非阻塞、异步方式插入、撤回、查询和订阅数据。
• 空间包含信息代理（SIBs）、信息存储库和推理器，可在插入和撤回后处理数据，支持动态推理。
• 该架构支持非单调推理和不完整信息，允许在无强制一致性要求下进行本地语义解释与演化。
• 安全与策略在空间层面管理，无全局强制机制，支持灵活的本地信任模型。

实验结果

研究问题

• RQ1 语义网络如何演变为一个动态、个人化且局部化的计算平台，而非静态的全球信息网络？
• RQ2 哪些架构模式能够支持在普适计算环境中实现去中心化、基于代理的信息共享？
• RQ3 如何有效管理并推理个人知识空间中的不一致、不完整及非单调信息？
• RQ4 本地语义与去中心化推理在实现语义网络个性化与适应性方面发挥何种作用？
• RQ5 轻量级、面向移动的系统如何在无集中控制的前提下支持语义网络的完整表达能力？

主要发现

• Sedvice系统成功实现了基于RDF数据与发布/订阅机制的轻量级、基于代理的去中心化信息共享架构，运行于局部化的智能空间中。
• 该架构支持动态、非单调及不完整的信息集，允许在无强制一致性要求下进行本地语义解释与演化。
• 推理由专用的‘推理节点’执行，其在所有插入与撤回操作后运行，支持灵活且自适应的知识处理。
• 系统通过RDF与本体实现语义对齐，抽象了语法差异，实现了异构设备（移动设备、PC、传感器）的无缝集成。
• 该方法表明，个人化与本地知识空间可与全球语义网络共存，形成一个‘全球图谱的巨网’，其稳定性、一致性与隐私程度各异。
• 该模型在支持个性化、适应性与去中心化信任机制方面，展现出在动态环境中作为未来普适计算平台的潜力。