一种智联网中的网络知识统一表征架构及实现方法

本发明涉及信息通信网络技术领域，具体涉及一种智联网中的网络知识统一表征架构及实现方法。

背景技术：

面向未来人机物三元万物智联，信息通信网络的技术特征将从基于人的联接拓展为基于人机物的智慧联接，技术重心将从信息服务转向智能信息服务，技术能力将从联接信息拓展为联接智能。

未来网络最大的特征是实现认知智能，网络中的智能体能够在知识层面实现直接连通，依据一定的规则和机制，如同人类社会一样，形成具有自优化、自学习、自演进、自管理的网络组织---智联网。虽然当今社会已涌现出海量的、各种层次上的智能体，但是，由于信息通信网络缺乏智能联接机制，海量智能体之间并未在知识层面上做到直接连通。

未来智联网设计中，无线信道特征、网络拓扑、业务类型等网络知识驱动网络完成网络元素的联接和链路建立，支撑网络管理控制、网络行为追溯等功能的自主实现。目前，在信息通信网络领域，国内外尚未出现“网络知识”概念，有些相关的研究只是独立的开展，比如，认知无线电仅限于无线频谱领域、智能网络管理主要是为了提升网络的智能化管理水平等。面向网络元素使用网络知识进行智能化组网、优化、运维交互等需求，如何设计及实现智联网中网络知识统一表征架构，为网络知识在智联网中的流动和运用提供理论指导，是未来智联网设计中要解决的关键问题之一。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种智联网中的网络知识统一表征架构及实现方法，将网络作为行为主体，设计智联网中的网络知识统一表征，从而支撑海量智能体利用网络知识完成路由寻址、管理控制、安全这些功能。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种智联网中的网络知识统一表征架构，包括网络知识分级分类模块、网络知识空间构建模块、本地网络知识表征模块、协同网络知识表征模块、网络知识存储模块、网络知识融合模块、网络知识验证模块、网络知识推理模块，其中：

网络知识分级分类模块为本地网络知识表征模块提供网络知识的类别信息；

网络知识空间构建模块为本地网络知识表征模块提供从网络认知、专家认知获得的事实、概念、规则这些网络知识，具体包括信号接收强度多普勒扩展、网络拓扑、网络规模、节点密度、用户地理位置、用户移动速率、抗干扰策略、频谱管理策略；

协同网络知识表征模块为本地网络知识表征模块提供协同网络知识的统一描述信息，包括网络知识概念、对象、属性、模型的指称；

本地网络知识表征模块为网络知识存储模块提供表征之后的网络知识，网络知识存储采用mysql数据库、文件、图数据库，根据实际情况进行网络知识的集中式或分布式存储；

网络知识融合模块为网络知识存储模块提供对齐、消歧后的网络知识；

网络知识验证模块为网络知识存储模块提供纠错、更新后的网络知识；

网络知识存储模块为网络知识推理模块提供知识源；

网络知识推理模块将预测产生的隐含网络知识提供给网络知识存储模块。

一种智联网中的网络知识统一表征架构的实现方法，其特征在于，设置网络知识构建层、网络知识表征层、网络知识管理层和网络知识服务层，其中：

网络知识构建层，用于确定外部环境、网络状态、用户行为这些多域环境中网络知识的范畴，创建网络知识空间，支持网络知识驱动网络元素完成网络自主开通、路由寻址、管理控制、链路联接；

网络知识表征层，用于对网络知识结构、方式和内容进行系统性标识，实现网络知识的形式化描述，支撑网络智能体实现语义层次的交互；

网络知识管理层，用于完成网络通信资源受限下的网络知识存储、对齐、消歧、纠错、更新，确保网络知识的一致性、准确性和完整性；

网络知识服务层，提供知识计算、语义搜索这些能力，实现网络知识推理、网络知识共享分发和按需获取，驱动网络完成海量智能体的联接和路由寻址，以及运维管控、内生安全这些行为。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：

(1)用分层结构的思想总结描述了构建网络知识体系的抽象模型，便于从更深的层次认识网络知识的结构、功能与原理；并且，该架构具有良好的、明确定义的层次划分，可重复使用，支持异构，具有可扩展性；

(2)利于通信网络形成标准的形式化语言，以实现网络知识在通信网络中的流动和运用；

(3)网络知识体系涵盖了外部环境、网络状态、用户行为三个域，利于网络智能联接效能的增强。

附图说明

图1是智联网中的网络知识统一表征体系架构示意图。

图2是主要功能模块的接口定义示意图。

具体实施方式

本发明一种智联网中的网络知识统一表征架构，包括网络知识分级分类模块、网络知识空间构建模块、本地网络知识表征模块、协同网络知识表征模块、网络知识存储模块、网络知识融合模块、网络知识验证模块、网络知识推理模块，其中：

网络知识分级分类模块为本地网络知识表征模块提供网络知识的类别信息；

网络知识空间构建模块为本地网络知识表征模块提供从网络认知、专家认知获得的事实、概念、规则这些网络知识，具体包括信号接收强度多普勒扩展、网络拓扑、网络规模、节点密度、用户地理位置、用户移动速率、抗干扰策略、频谱管理策略；

协同网络知识表征模块为本地网络知识表征模块提供协同网络知识的统一描述信息，包括网络知识概念、对象、属性、模型的指称；

本地网络知识表征模块为网络知识存储模块提供表征之后的网络知识，网络知识存储采用mysql数据库、文件、图数据库，根据实际情况进行网络知识的集中式或分布式存储；

网络知识融合模块为网络知识存储模块提供对齐、消歧后的网络知识；

网络知识验证模块为网络知识存储模块提供纠错、更新后的网络知识；

网络知识存储模块为网络知识推理模块提供知识源；

网络知识推理模块将预测产生的隐含网络知识提供给网络知识存储模块。

进一步地，所述网络知识分级分类模块为本地网络知识表征模块提供网络知识的类别信息，包括：

外部环境域、网络状态域或用户行为域类网络知识；动态网络知识或静态网络知识；陈述型、过程型或决策型网络知识；公有、私有网络知识。

一种智联网中的网络知识统一表征架构的实现方法，设置网络知识构建层、网络知识表征层、网络知识管理层和网络知识服务层，其中：

网络知识构建层，用于确定外部环境、网络状态、用户行为这些多域环境中网络知识的范畴，创建网络知识空间，支持网络知识驱动网络元素完成网络自主开通、路由寻址、管理控制、链路联接；

网络知识表征层，用于对网络知识结构、方式和内容进行系统性标识，实现网络知识的形式化描述，支撑网络智能体实现语义层次的交互；

网络知识管理层，用于完成网络通信资源受限下的网络知识存储、对齐、消歧、纠错、更新，确保网络知识的一致性、准确性和完整性；

网络知识服务层，提供知识计算、语义搜索这些能力，实现网络知识推理、网络知识共享分发和按需获取，驱动网络完成海量智能体的联接和路由寻址，以及运维管控、内生安全这些行为。

进一步地，所述网络知识有三个来源：一是来源于网络认知过程，二是来源于智能体的社群交互，三是来源于传统的专家知识。

进一步地，所述网络知识构建层设置有网络知识分级分类模块、网络知识空间构建模块，其中：

网络知识分级分类模块，从多域环境、网络知识的状态、网络智能体功能、认知循环、知识的公私属性这些不同的角度完成对网络知识的划分，以支撑网络任务的完成；

网络知识空间构建模块，基于网络任务、知识粒度完成网络知识空间的构建。

进一步地，所述网络知识分级分类模块，从不同的角度完成对网络知识的划分，以支撑网络任务的完成，具体如下：

从多域环境的角度，网络知识划分为外部环境域知识、网络状态域知识、用户行为域知识；信号接收强度、时延扩展、多普勒扩展这些电磁环境信号特征属于外部环境域的知识；网络拓扑、网络规模、节点密度、网络流量属于网络状态域的知识；用户地理位置、用户移动速率、用户业务类型、用户服务质量需求属于用户行为域的知识；

从网络知识的状态角度，分为动态网络知识和静态网络知识；

根据网络智能体功能的角度，分为用户终端的网络知识、传统网元的网络知识、管理控制智能体的网络知识，智能复合设备的网络知识；

从认知循环的角度，分为陈述型知识、过程型知识和决策型知识；

从知识的公私属性角度，分为公有网络知识、私有网络知识。

进一步地，所述网络知识空间构建模块，基于网络任务、知识粒度完成网络知识空间的构建，其中：

基于网络任务的网络知识构建分为面向网络自主开通的网络知识构建，以及面向网络运行过程中抗干扰、拓扑重构这些任务的网络知识构建；

基于知识粒度的网络知识构建是根据网络知识对象以及网络知识对象的属性，利用集合论和粒度计算理论构建网络知识空间。

进一步地，所述网络知识表征层包括本地网络知识表征模块、协同网络知识表征模块、可关联网络知识的表征形式转换模块，其中：

本地网络知识表征模块，针对不同分级分类的网络知识，利用对应的表征方法对各类智能体内部的网络知识进行表征；包括：利用框架表示、连接主义表示、面向对象表示这些偏重本体的表征方法描述网络知识的概念、属性、对象这些基本网络知识元素；利用语义网络、概念图这些偏重关系的表征方法描述任务、策略、行为这些高级网络知识过程；

协同网络知识表征模块，针对智能体交互的网络知识，通过设定的机制和方法实现所有智能体的网络知识对象、概念这些指称的统一描述；所采用的机制是，利用网络中的一个或者一组智能体，采用广播、教育的方式对需要交互的网络知识对象、概念这些指称描述进行统一；

可关联网络知识的表征形式转换模块，完成对相互关联的网络知识表征形式的统一，实现联合网络知识计算。

进一步地，所述网络知识管理层包括网络知识存储模块、网络知识融合模块、网络知识验证模块，其中：

网络知识存储模块，在不同的网络环境中完成各类网络知识的存储；

网络知识融合模块，进行网络知识的对齐、消歧，融合分散、冗余、异构的网络知识；

网络知识验证模块，完成动态网络知识、不同来源和不同形态网络知识的纠错、更新；网络知识纠错包括网络知识的错误检测；网络知识更新包括网络知识的周期性更新、主动更新。

进一步地，所述网络知识服务层，包括网络知识推理模块、网络知识分发模块、网络知识学习模块、网络知识按需获取模块，其中：

网络知识推理模块，进行网络知识类别、关系的预测，产生更多的隐含网络知识；

网络知识按需获取模块，监听其它网络智能体的知识请求，向所监听的网络智能体发送所需知识，并建立标准化、统一的按需服务模型；

网络知识分发模块，负责网络知识的共享与分发服务，包括向指定的智能体发送策略知识，用于指导该智能体的认知决策；

网络知识学习模块，提供网络知识学习服务，根据用户或网络管理的需要，利用知识库中的当前和历史知识进行学习，包括网络流量学习、网络抖动学习、网络时延学习、网络丢包率学习，根据网络性能和多域环境的变化趋势，建立预测和优化机制。

实施例

下面结合附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明，在详细说明前，对网络知识的概念进行描述：

网络知识是网络作为行为主体，对外部环境、用户行为、网络状态等多域特征信息，经过感知学习分析获得的若干事实、概念、规则等，统一表征为网络智能体能够相互理解的格式化“约定”，其在网络智能体之间的传递代表着网络知识的交互。网络知识的形态是一个流动、动态的混合体，随着刺激和学习不断改变更新；网络智能体通过观察、判断、迭代学习获取网络知识，也可通过交互获取其它智能体的网络知识，同时，还可从专家处获得网络知识。

一、图1给出了智联网中网络知识统一表征的体系架构实现过程，设置网络知识构建层、网络知识表征层、网络知识管理层和网络知识服务层，下面对各层次进行展开。

(1)网络知识构建

网络知识构建主要是面向外部环境、网络状态、用户行为等多域环境，确定网络知识的范畴，创建网络知识空间，支持网络知识驱动网络元素完成网络自主开通、路由寻址、管理控制、链路联接等。网络知识主要有三个来源：一是来源于网络认知过程，二是来源于智能体的社群交互，三是来源于传统的专家知识。该层主要有网络知识分级分类、网络知识空间构建等功能模块。

网络知识分级分类模块主要负责从不同的角度完成对网络知识的划分，以更好的支撑网络任务的完成。从多域环境的角度，网络知识可以划分为外部环境域知识、网络状态域知识、用户行为域知识；从网络知识的状态角度，可以分为：动态网络知识和静态网络知识；根据网络智能体功能的角度，可以分为：用户终端的网络知识、传统网元的网络知识、管理控制智能体的网络知识，兼具两种或两种以上功能智能体的网络知识；从认知循环的角度，可以分为陈述型知识、过程型知识和决策型知识；从知识的公私属性角度，可以分为公有网络知识、私有网络知识。比如，信号接收强度网络知识空间构建模块主要完成基于网络任务、知识粒度等完成网络知识空间的构建。基于网络任务的网络知识构建主要可以分为面向网络自主开通的网络知识构建以及面向网络运行过程中的抗干扰、拓扑重构等任务的网络知识构建；基于知识粒度的网络知识构建主要是根据网络知识对象以及网络知识对象的各种属性，利用集合论和粒度计算理论构建网络知识空间。

(2)网络知识表征

网络知识表征主要是在网络通信资源约束下，对网络认知得到的事实、概念、规则等网络知识进行有效简化的表征，以实现对网络知识结构、方式和内容的系统性标识，支撑网络智能体语义层次的交互。该层主要有：本地网络知识表征模块、协同网络知识表征模块、可关联网络知识的表征形式转换模块等。

本地网络知识表征主要是针对不同分级分类的网络知识，利用有效的表征方法对各类智能体内部的网络知识进行表征。比如利用框架表示、连接主义表示、面向对象表示等偏重本体的表征方法描述网络知识的概念、属性、对象等基本网络知识元素；利用语义网络、概念图等偏重关系的表征方法来描述任务、策略、行为等高级网络知识过程。

协同网络知识表征主要是针对智能体交互的网络知识，通过一定的机制和方法实现所有智能体的网络知识对象、概念等指称的统一描述。所采用的机制是利用网络中的一个或者一组智能体采用广播、教育等方式对需要交互的网络知识对象、概念等指称描述进行统一。

可关联网络知识的表征形式转换主要负责完成对相互关联的网络知识表征形式的统一，以便于联合网络知识计算。

(3)网络知识管理

网络知识管理主要负责完成面向复杂多变的网络环境、网络资源约束的网络知识存储、融合、验证等，确保网络知识的一致性、准确性和完整性。该层主要有：网络知识存储模块、网络知识融合模块、网络知识验证模块等。

网络知识存储主要是以抗毁性、安全性等为目标，在复杂多变的网络环境中完成各类网络知识的存储。

网络知识融合主要负责网络知识的对齐、消歧等，完成融合分散、冗余、异构的网络知识。

网络知识验证主要负责完成动态网络知识、不同来源和不同形态网络知识的纠错、更新等；网络知识纠错主要完成网络知识的错误检测等；网络知识更新主要完成网络知识的周期性更新、主动更新等。

(4)网络知识服务

网络知识服务负责提供知识计算、语义搜索等能力，实现网络知识推理、网络知识高效分发和按需获取等，驱动网络完成海量智能体的联接和路由寻址，以及管理控制、安全等行为。主要分为网络知识推理、网络知识分发、网络知识学习、网络知识按需获取等。

网络知识推理主要完成网络知识的类别、关系等的预测，产生更多的隐含网络知识。

网络知识按需获取主要负责监听其它网络智能体的知识请求，向其发送所需知识，并建立标准化、统一的按需服务模型；

网络知识分发主要负责网络知识的高效共享与分发服务，比如可向指定的智能体发送策略知识，用于指导其认知决策；

网络知识学习主要提供网络知识学习服务，可根据用户或网络管理的需要，利用知识库中的当前和历史知识进行学习，比如网络流量学习、网络抖动学习、网络时延学习、网络丢包率学习等，根据网络性能和多域环境的变化趋势，建立预测和优化机制。

二、图2针对智联网中网络知识统一表征体系架构，给出了该架构中主要功能模块的接口定义，下面对各功能模块进行展开。

实现网络知识体系架构的主要功能模块包括：网络知识分级分类模块、网络知识空间构建模块、本地网络知识表征模块、协同网络知识表征模块、网络知识存储模块、网络知识融合模块、网络知识验证模块、网络知识推理模块等。

(1)网络知识分级分类-本地网络知识表征接口：

网络知识分级分类为本地网络知识表征提供网络知识的类别信息，比如：外部环境域、网络状态域或用户行为域类网络知识；动态网络知识或静态网络知识；陈述型、过程型或决策型网络知识；公有、私有网络知识等。

(2)网络知识空间构建-本地网络知识表征接口：

网络知识空间构建为本地网络知识表征提供从网络认知、专家认知获得的事实、概念、规则等网络知识，比如信号接收强度多普勒扩展、网络拓扑、网络规模、节点密度、用户地理位置、用户移动速率、抗干扰策略、频谱管理策略等。

(3)协同网络知识表征-本地网络知识表征接口：

协同网络知识表征为本地网络知识表征提供需要交互网络知识的对象、概念等指称的描述信息。

(4)本地网络知识表征-网络知识存储接口：

本地网络知识表征为网络知识存储提供表征之后的网络知识，网络知识存储采用mysql数据库、文件、图数据库等，根据实际情况进行网络知识的集中式或分布式存储。

(5)网络知识融合-网络知识存储接口：

网络知识融合为网络知识存储提供对齐、消歧后的网络知识。

(6)网络知识验证-网络知识存储接口：

网络知识验证为网络知识存储提供纠错、更新后的网络知识。

(7)网络知识存储-网络知识推理接口：

网络知识存储为网络知识推理提供知识源；网络知识推理将预测产生的隐含网络知识提供给网络知识存储；

本发明能支撑网络元素利用网络知识完成路由寻址、管理控制、安全等功能，实现网络资源合理部署，也能为通信网络形成标准的形式化语言提供理论指导，实现网络知识在网络中的流动。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。