Resumen

Debido al problema de la heterogeneidad de datos en las redes semánticas de sensores, las comunicaciones entre diferentes aplicaciones de redes de sensores se ven seriamente obstaculizadas. Aunque la ontología de sensores es considerada como el modelo de conocimiento de vanguardia para el intercambio de información de sensores, también existe el problema de la heterogeneidad entre diferentes ontologías de sensores. El emparejamiento de ontologías es un método efectivo para abordar el problema de la heterogeneidad de ontologías de sensores, cuya técnica central es la medida de similitud. Cómo integrar diferentes medidas de similitud para determinar el alineamiento de alta calidad para los usuarios con diferentes preferencias es un problema desafiante. Para enfrentar este desafío, en nuestro trabajo, se utiliza un Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo (MOEA) para determinar diferentes soluciones no dominadas. En particular, se propone una métrica de evaluación sobre la calidad de los alineamientos de ontologías de sensores, que tiene en cuenta las preferencias de

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Problema; Ontología del sensor; Heterogeneidad; Medida de similitud; Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo; Alineación
• Keywords:Problem; Sensor ontology; Heterogeneity; Similarity measure; Multiobjective Evolutionary Algorithm; Alignment