Resumen

La ontologa de sensores modela la informacin y los conocimientos de los sensores de una forma comprensible para las mquinas, con el fin de abordar el problema de la heterogeneidad de los datos en la Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, las ontologas de sensores existentes se mantienen de forma independiente para diferentes requisitos, lo que podra definir el mismo concepto con diferentes trminos o contexto, dando lugar al problema de la heterogeneidad. Dado que hay que tratar la compleja relacin semntica entre los conceptos de los sensores y las entidades a gran escala, encontrar las correspondencias de entidades idnticas es una tarea propensa a errores. Para determinar eficazmente las correspondencias de entidades sensoriales, este trabajo propone una tcnica de correspondencia de ontologas sensoriales basada en el aprendizaje semisupervisado. En primer lugar, tomamos prestada la idea de centralidad de la red social para construir los ejemplos de entrenamiento; a continuacin, presentamos una tcnica de metamatching basada en algoritmos evolutivos (EA) para entrenar el modelo de agregacin de diferentes medidas de similitud; por ltimo, utilizamos el modelo entrenado para emparejar el resto de entidades. El experimento utiliza el modelo de referencia y tres ontologas de sensores reales para comprobar el rendimiento de nuestras propuestas. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque es capaz de determinar correspondencias de entidades sensoriales de alta calidad en todas las tareas de emparejamiento.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Ontología de sensores; Comprensible por máquinas; Heterogeneidad de datos; IoT; Relación semántica; Correspondencias de entidades
• Keywords:Sensor ontology; Machine-understandable; Data heterogeneity; IoT; Semantic relationship; Entity correspondences