物聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)綜述

高云全，李小勇，方濱興

（1.北京郵電大學(xué) 可信分布式計算與服務(wù)教育部重點實驗室，北京 100876；2.安徽工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 馬鞍山 243032）

1 引言

隨著現(xiàn)實世界中傳感器的廣泛部署，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸滲透到物理實體世界中，越來越多的物理實體通過傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)中實現(xiàn)信息共享，物聯(lián)網(wǎng)在此背景下應(yīng)用而生。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）這一新的信息發(fā)展浪潮[1]引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)包含了4個部分：現(xiàn)實世界中的物理實體、用于感知物理實體狀態(tài)信息的傳感器、傳輸網(wǎng)絡(luò)、智能處理系統(tǒng)。

如今，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用非常廣泛，已經(jīng)滲入到人們的學(xué)習(xí)、工作和生活中，如物流、倉庫儲存、智能交通、智能家居、環(huán)境監(jiān)測、公共安全等各個領(lǐng)域。例如人們可以坐在辦公室利用手機等智能終端通過互聯(lián)網(wǎng)對家中的家具（窗簾、冰箱、空調(diào)等）進行遠程的智能控制；利用傳感器對環(huán)境信息進行感知，把感知到的環(huán)境信息通過網(wǎng)絡(luò)傳送到服務(wù)器端進行分析，實現(xiàn)了實時、智能的環(huán)境監(jiān)控和分析系統(tǒng)[2,3]；通過安裝在道路上的紅外傳感器感知道路上的車流量、擁堵狀況等實時的交通信息實現(xiàn)了智能交通系統(tǒng)；通過安裝在包裹上的傳感器物流公司可以對包裹信息進行實時監(jiān)控。隨著這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，人們越來越需要準(zhǔn)確、及時、智能地搜索現(xiàn)實世界中的物理實體信息，例如附近哪里有人少、安靜的咖啡廳，到一個目的地哪條道路是最近和最暢通的，附近哪家銀行排隊的人最少。面向物聯(lián)網(wǎng)的搜索服務(wù)正是在此背景下應(yīng)運而生，物聯(lián)網(wǎng)搜索[4]也成為物聯(lián)網(wǎng)最為基礎(chǔ)和關(guān)鍵的組成部分之一。

目前的搜索引擎都是針對靜態(tài)信息（如網(wǎng)頁、文檔、音樂、視頻）進行搜索的，如谷歌、百度等，與之不同的是，物聯(lián)網(wǎng)搜索針對的是狀態(tài)實時變化的物理實體，因此物聯(lián)網(wǎng)搜索是實時的、動態(tài)的，兩者之間的比較如表1所示。

表1 互聯(lián)網(wǎng)搜索和物聯(lián)網(wǎng)搜索比較

2 物聯(lián)網(wǎng)搜索概念

2.1 物聯(lián)網(wǎng)搜索概念及框架

物聯(lián)網(wǎng)搜索是指應(yīng)用相關(guān)的策略和方法從物聯(lián)網(wǎng)上獲取信息（如物體、人、網(wǎng)頁等信息），并對這些獲取到的信息進行存儲和有組織有序地管理，以方便用戶進行搜索。物聯(lián)網(wǎng)搜索的架構(gòu)如圖1所示，包括以下幾個方面。

1)數(shù)據(jù)采集。即對物聯(lián)網(wǎng)空間中的數(shù)據(jù)進行采集。物聯(lián)網(wǎng)搜索中的數(shù)據(jù)采集與獲取是目的性地圍繞著解答搜索要求去搜集數(shù)據(jù)的，包括語法與語義上相關(guān)的數(shù)據(jù)。不同于互聯(lián)網(wǎng)搜索，在物聯(lián)網(wǎng)搜索中采集到的數(shù)據(jù)類型眾多，如網(wǎng)頁、圖片、音頻、視頻等，并且是實時的、動態(tài)變化的以及多模態(tài)的。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)搜索的系統(tǒng)架構(gòu)

2)多源數(shù)據(jù)的融合分析。物聯(lián)網(wǎng)的搜索對象不再是單純的網(wǎng)頁，而是由人、機、物有機互聯(lián)的復(fù)合內(nèi)容。物聯(lián)網(wǎng)搜索需要通過各種途徑感知搜索者的需求，獲得搜索的數(shù)據(jù)。而來源于不同物聯(lián)網(wǎng)的信息在性質(zhì)、形式和內(nèi)容上多種多樣，具有多元、多屬性、多維度等與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)信息不同的特征，所以在物聯(lián)網(wǎng)搜索中需要利用各種物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實時感知用戶的需求，同時對獲取到的各類搜索數(shù)據(jù)進行深度分析與融合，才能準(zhǔn)確得到所需的結(jié)果。

3)搜索意圖的理解。為了能準(zhǔn)確地搜索到用戶所需的信息，首先必須要精確理解用戶的搜索意圖。物聯(lián)網(wǎng)搜索中感知用戶搜索意圖的渠道除了傳統(tǒng)的文本輸入之外，還可能通過物聯(lián)網(wǎng)的各種感知設(shè)備感知用戶的上下文環(huán)境，并對上下文環(huán)境信息進行分析，從而對用戶的搜索意圖進行更準(zhǔn)確的理解。由于物聯(lián)網(wǎng)具有孤島特性，孤島上的信息相對獨立，為在物聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)搜索，需要將用戶的搜索意圖分解成若干子動作（子搜索任務(wù)），并分別在這些孤立的物聯(lián)網(wǎng)上執(zhí)行獲得搜索數(shù)據(jù)。

4)知識挖掘?；谝鈭D理解表示和索引后的知識聚合與索引，經(jīng)過快速匹配、排序等技術(shù)，形成若干個滿足用戶真正意圖的解決方案，并通過結(jié)果評價方式給出其相關(guān)性排序。

5)提交方案。為用戶提供一個或多個智能解決方案，包括涉及用戶需求的、多層面的諸多要素。通過人的參與（對用戶的提問與引導(dǎo)、對用戶需求的跟蹤、對用戶結(jié)果的反饋學(xué)習(xí)）來定義智慧模式，針對不同類型的問題，生成不同類型的智慧模式，用以發(fā)現(xiàn)符合模式的主體集合。

6)安全與隱私保護。既要確保數(shù)據(jù)來源和推演加工結(jié)果是可信的，又要保證被搜索出的用戶隱私不被曝光和惡意利用，還要能夠?qū)阂庑畔⑦M行過濾。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)搜索的特點

物聯(lián)網(wǎng)搜索的對象是由傳感器感知并自動生成，快速實時變化的結(jié)構(gòu)化信息。而現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)如谷歌、百度等搜索引擎[5～7]，其搜索對象主要是互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁doc及pdf等由人工上傳，靜態(tài)或緩慢變化的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容[8]。相比互聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)的特點如下。

1)搜索對象的廣泛性。傳統(tǒng)搜索引擎的搜索對象是人工輸入的靜態(tài)內(nèi)容（如網(wǎng)頁、圖片、視頻等），而物聯(lián)網(wǎng)搜索的搜索對象非常廣泛，不僅包含傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的搜索對象還包括動態(tài)、實時變化的實體狀態(tài)信息。

2)傳感器節(jié)點的資源是受限的。由于傳感器節(jié)點的電池容量、存儲容量、計算能力、通信能力都是受限的，所以傳感器節(jié)點必須要避免大量的、復(fù)雜的計算和頻繁的通信。因此，對傳感器節(jié)點進行搜索是物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的又一難題[9]。

3)傳感器節(jié)點是動態(tài)移動的。傳感器被嵌入到物理實體中以感知物理實體的信息，因此隨著物理實體的移動，傳感器節(jié)點也會跟著移動，這使維護傳感器的注冊信息變得困難。

4)搜索空間的廣泛性。如今越來越多的物理實體嵌入一個或多個相應(yīng)的傳感器，用于感知物理實體的狀態(tài)等信息。據(jù)估計，到2015年將會有數(shù)千億嵌入RFID標(biāo)簽的物理實體[10]，時刻都會產(chǎn)生數(shù)以億計的傳感器數(shù)據(jù)，這將導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)搜索的搜索空間比傳統(tǒng)搜索要大。

5)數(shù)據(jù)的高度動態(tài)性。物理實體的信息隨著時間和環(huán)境的變化而變化，因此傳感器感知到的信息也是實時、高度變化的。例如，通過GPS技術(shù)測量到的旅游者位置信息可能每分每秒都在變化，因此每一個位置信息的生命周期都是短暫的。相比之下，互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁信息是靜態(tài)或變化緩慢的（每隔幾個星期、幾個月、甚至幾年才變化一次）。搜索引擎的工作過程是：通過爬蟲軟件每隔一定時間去爬取網(wǎng)頁等信息的內(nèi)容，然后在索引庫中更新相關(guān)索引。由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的高度動態(tài)性，所以在爬蟲軟件爬取相關(guān)信息并更新索引庫中的索引后，在很短的時間內(nèi)（幾秒鐘）索引所指向的信息已經(jīng)發(fā)生了變化，這條最新被更新的索引很快又成為過時的。加上物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的海量性，搜索引擎中會存在大量的過期索引，從而嚴(yán)重降低了搜索引擎的服務(wù)效率。然而如果簡單地通過無限制地提高爬蟲軟件爬取的頻率來解決索引過期的問題，這會導(dǎo)致通信量的急劇增大，由于通信資源的有限性，這顯然不是一種可行的方法。所以，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的索引方法已不再適合物聯(lián)網(wǎng)搜索，需要設(shè)計適合物聯(lián)網(wǎng)搜索的索引方法。

6)搜索內(nèi)容的高度時空性。和傳統(tǒng)的搜索引擎不同的是物聯(lián)網(wǎng)搜索往往需要在某個特定空間區(qū)域中查找指定時間范圍內(nèi)的信息，具有很強的時空性。例如某一個特定的時間范圍內(nèi)不堵塞的道路、安靜的餐廳或教室等信息。

7)意圖理解。結(jié)合用戶請求的上下文、用戶的情緒及歷史偏好、被搜索對象所在環(huán)境的情景信息、時空特性等因素支持在語義上對用戶搜索意圖進行理解，并以統(tǒng)一的方式進行表示，從而明確搜索的目標(biāo)和任務(wù)。傳統(tǒng)的搜索引擎針對不同用戶的同一個搜索問題返回的結(jié)果是相同的，而物聯(lián)網(wǎng)搜索是一種智能搜索，根據(jù)不同的用戶以及所處環(huán)境的不同，返回的結(jié)果也不同。

8)搜索語言的復(fù)雜性。傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索是基于關(guān)鍵字進行搜索和匹配的查詢語言，而物聯(lián)網(wǎng)搜索不僅需要基于關(guān)鍵字進行搜索和匹配還需要支持更通用的謂詞來搜索物理實體的狀態(tài)信息。

9)自發(fā)的互操作。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)是松散耦合的，傳感器設(shè)備可以自發(fā)地相互作用。因此，物聯(lián)網(wǎng)搜索需要一種高效的方式來處理互操作，以實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)搜索的規(guī)?；蛯崟r性。

10)用戶行為的不同。互聯(lián)網(wǎng)搜索往往關(guān)注的是分布在互聯(lián)網(wǎng)上的信息（如網(wǎng)頁、pdf、doc），而物聯(lián)網(wǎng)搜索更多時候關(guān)注的是本地周圍的物理實體而不是遠在互聯(lián)網(wǎng)上另一端的網(wǎng)頁等信息。這是因為用戶通常要操作和控制物理對象來實現(xiàn)自己的目標(biāo)。例如，湯姆在辦公室里查詢汽車的鑰匙放在什么位置，他要用哪串鑰匙來開啟車。

11)智慧搜索。搜索引擎要做的工作在于如何能夠給出最符合用戶需求的信息。物聯(lián)網(wǎng)搜索是一種智慧搜索，基于泛在網(wǎng)絡(luò)獲取到的數(shù)據(jù)集合，通過統(tǒng)一的知識與關(guān)系表示模型，在此基礎(chǔ)上通過融合、關(guān)聯(lián)、統(tǒng)計、推理、眾包等技術(shù)進行智慧的挖掘搜索。

3 物聯(lián)網(wǎng)搜索關(guān)鍵技術(shù)

雖然物聯(lián)網(wǎng)搜索不同于傳統(tǒng)的搜索引擎，面臨著很多需要攻克的技術(shù)難關(guān)，但傳統(tǒng)搜索引擎的一些技術(shù)仍然還是適用的[11,12]。下面根據(jù)傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)搜索的一些基本技術(shù)以及結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)搜索本身的特點，就物聯(lián)網(wǎng)搜索的關(guān)鍵技術(shù)和策略進行介紹和分析。

3.1 物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)采集和融合

由于物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的類型多以及高度動態(tài)變化性和關(guān)連性強等特點，研究快速、實時進行異構(gòu)海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取、處理及融合的技術(shù)。

3.1.1 主動推送和被動索?。╬ush and pull）

物聯(lián)網(wǎng)中的實體產(chǎn)生數(shù)據(jù)，用戶輸入查詢要求，輸入的查詢要求需要和實體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行比較以找出符合用戶需求的實體。在分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，查詢有3種實現(xiàn)方式：一種是物理實體主動將數(shù)據(jù)推送并存儲在用戶端，查詢是在用戶本地實現(xiàn)的，這種查詢方法被稱為push（推送法）；另一種是用戶輸入的查詢要求被發(fā)送到各物理實體，在各物理實體端進行查詢，最后將符合查詢要求的物理實體的數(shù)據(jù)發(fā)送給用戶，這種查詢方法被稱為pull（索取法）；第3種是采用push和pull兩者相結(jié)合的方式，對于那些用戶經(jīng)常需要訪問的數(shù)據(jù)采用push的方式推送到用戶端，其他數(shù)據(jù)則存儲在服務(wù)器端，當(dāng)用戶需要時再從服務(wù)器端pull過來。

3.1.2 發(fā)布/訂閱（publish/subscribe）

對于連續(xù)查詢來說，在物理實體與用戶之間建立起明確的關(guān)系是非常有必要的。發(fā)布/訂閱是指當(dāng)用戶對某物理實體感興趣并需要經(jīng)常訪問時，可以向該物理實體進行訂閱。當(dāng)用戶和特定的物理實體建立訂閱關(guān)系后，針對該物理實體數(shù)據(jù)的獲取過程，用戶無需花費大的開銷進行查詢，只需要該物理實體簡單地把數(shù)據(jù)定向推送到用戶處即可。物理網(wǎng)中的數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模都是超大的，連續(xù)的pull和push操作會引起通信資源的巨大開銷，發(fā)布/訂閱技術(shù)可以減少pull和push操作，不僅節(jié)省了一定的通信資源，而且也提高了用戶查詢的效率。

3.1.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù)

數(shù)據(jù)融合是指對物聯(lián)網(wǎng)中不同類型、不同來源的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)、過濾、統(tǒng)計、推理、合成等獲取和推演技術(shù)，發(fā)現(xiàn)和獲取數(shù)據(jù)中蘊含的各類知識和智慧的過程。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)具有多元化、異構(gòu)性、多維度等特點，因此為了保證搜索的質(zhì)量，需要在物聯(lián)網(wǎng)搜索中對獲取到的各類搜索數(shù)據(jù)進行深度分析與融合，才能得到滿足用戶需求的準(zhǔn)確結(jié)果。由多個傳感器融合后的信息可以更精確、更全面、更可靠，這是單個傳感器無法完成的。例如，對于一個復(fù)雜的搜索任務(wù)，需要分解成若干個子任務(wù)，每個子任務(wù)在不同的子網(wǎng)中進行搜索。每個子網(wǎng)都有一個最近的搜索代理（簡稱鄰近代理），正常情況下各個子網(wǎng)搜集的數(shù)據(jù)先傳輸?shù)阶约旱泥徑?。然后，各個鄰近代理把數(shù)據(jù)匯聚到一個搜索代理進行融合操作得到最終的搜索結(jié)果。數(shù)據(jù)融合包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的存儲和管理

針對泛在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大、多維索引、實時動態(tài)更新，以及用戶敏感、地理位置敏感、復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析等特性，研究支持實時動態(tài)更新、多維索引、海量動態(tài)變化數(shù)據(jù)的存儲和管理技術(shù)。

3.2.1 壓縮技術(shù)

壓縮技術(shù)的使用減少了數(shù)據(jù)的存儲量和查詢的通信開銷。例如，服務(wù)器通常是存儲實體數(shù)據(jù)的一個壓縮聚合視圖。無損壓縮不影響系統(tǒng)的基本操作。然而，有損壓縮只能產(chǎn)生一個近似視圖，因此，查詢結(jié)果可能是啟發(fā)式的，或者考慮用近似視圖表示實體和用戶的子集，然后再在該近似的視圖上執(zhí)行查詢操作。例如，對于有損壓縮，一個極端的例子是僅僅傳送或存儲一比特的信息，這意味著實體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能已經(jīng)發(fā)生了變化，因此pull操作只需考慮發(fā)生改變的實體。

3.2.2 中間件（mediators）

中間件是一個概念性元素，邏輯上位于實體和用戶之間，是目前使用較多的一種數(shù)據(jù)集成方法。中間件通常維持了實體的聚合視圖，發(fā)送到中間件的查詢請求無需向所有實體索取數(shù)據(jù)即可完成查詢。中間件可以是集中式的也可以是分布式的（例如在一個分層的中間件中，上級中間件supermediator維持著一個下級中間件submediators的聚合視圖）。

3.2.3 云計算

云計算（cloud computing）是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、動態(tài)易擴展的方式獲得服務(wù)和資源。云計算的基本理念是，將大量計算和存儲資源通過網(wǎng)絡(luò)連接起來并進行統(tǒng)一管理從而形成一個云。當(dāng)用戶需要服務(wù)時，通過網(wǎng)絡(luò)向云發(fā)出請求，云提供相應(yīng)服務(wù)并將結(jié)果返回給用戶。云計算是分布式處理(distributed computing)、并行處理(parallel computing)和網(wǎng)格計算(grid computing)的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)具有數(shù)據(jù)海量性、高度動態(tài)實時變化性、異構(gòu)性等特點，這必將導(dǎo)致在物聯(lián)網(wǎng)搜索中對計算資源的需求提高，云計算為此提供了技術(shù)支持。

3.2.4 語義技術(shù)

通過傳感器感知到的信息是冗余的和不確定的[13]。信息的不確定性包括異構(gòu)性、不連續(xù)性、不準(zhǔn)確性、不完整性、不一致性等。其中，異構(gòu)性尤為突出，通常表現(xiàn)為感知數(shù)據(jù)在性質(zhì)、類型、內(nèi)容和表達形式等的不同。異構(gòu)性給信息處理、整合和描述增加了難度。物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)性（如感知設(shè)備、數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)等）導(dǎo)致了感知信息也是異構(gòu)的。因此，如何實現(xiàn)傳感器設(shè)備的自動部署、發(fā)現(xiàn)和接入是物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的關(guān)鍵技術(shù)之一。此外，隨著傳感器設(shè)備數(shù)量的快速增長，物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)規(guī)模也在飛速增長，導(dǎo)致了大量的冗余信息的產(chǎn)生。這給數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、處理帶來了很大的挑戰(zhàn)。另外，在多數(shù)情況下，人們并不需要獲取全部的感知數(shù)據(jù)，而只需獲取語義信息或事件。如何從物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中獲取語義信息和知識是物聯(lián)網(wǎng)搜索的一項關(guān)鍵技術(shù)。

針對以上問題，語義技術(shù)提供了一種可行的解決方法。語義技術(shù)是解決不確定性和冗余性的關(guān)鍵技術(shù)。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)搜索中用戶意圖的理解與表示

3.3.1 情景感知意圖理解

情景也即上下文，是指反映實體所處環(huán)境特征的信息，例如實體所處的空間、時間、溫度等。情景感知[14,15]是指收集情景信息，并對情景信息進行智能處理的過程。準(zhǔn)確理解用戶的搜索意圖是提高搜索質(zhì)量的前提和基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)搜索中感知用戶搜索意圖的渠道除了傳統(tǒng)的文本輸入之外，還可能通過物聯(lián)網(wǎng)的各種感知設(shè)備感知用戶的上下文環(huán)境，依據(jù)情景信息，更準(zhǔn)確地理解用戶的搜索意圖。例如，通過將位置信息、查詢信息、社交關(guān)系等因素引入到背景知識構(gòu)建算法中，并利用該相關(guān)性以及各種時空情景實時判斷用戶的查詢語義。

用戶意圖理解有：基于時空的用戶意圖理解、基于形體動作的用戶意圖理解、基于情感分析的用戶意圖理解、基于統(tǒng)計分析的用戶意圖理解，交互式用戶意圖理解?；跁r空的用戶意圖理解是指用戶在查詢時并沒有給出時間和空間，但查詢過程會自動去感知查詢的時間和空間意圖。基于形體動作的用戶意圖理解是基于用戶的形體的一系列動作，如手勢、表情、肢體語言等來推測用戶的搜索意圖?；谇楦蟹治龅挠脩粢鈭D理解是通過分析用戶的情緒來選擇與其個人風(fēng)格、偏好相符的結(jié)果信息?；诮y(tǒng)計分析的用戶意圖理解是指根據(jù)用戶的歷史關(guān)鍵詞記錄，選取搜索結(jié)果記錄等歷史偏好的統(tǒng)計信息，來理解用戶的搜索意圖。交互式用戶的意圖理解是指通過與用戶的人機交互行為來理解用戶的意圖。

典型的情景感知的框架包括：情景信息的采集、建模和處理。情景信息采集即通過傳感器或人機交互方式獲取物理實體的情景信息。物聯(lián)網(wǎng)有著海量的傳感器，不同的傳感器采集到的信息以及信息的表示方式都不同，情景信息建模是對這些數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一的描述。情景信息建模有2個層面的，一個層面是形式上的統(tǒng)一，另一個層面是語義上的統(tǒng)一。形式上的統(tǒng)一是指對不同情景信息所采用的描述方式進行統(tǒng)一化和標(biāo)準(zhǔn)化，如關(guān)鍵值模型，語義上的統(tǒng)一，本體論模型就屬于此。本體論模型通過本體論的知識表示解決情景信息的語義理解和互操作問題。情景信息處理是指通過可利用的情景信息推出新的知識，以便對實體有更好、更深的理解，它是一個從已知的情景信息的集合推導(dǎo)出一個高級情景信息的過程。情景信息推理分為3步。第1步是情景信息的預(yù)處理，即傳感器的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗。傳感器硬件的性能較低以及通信資源受限，這導(dǎo)致從傳感器收集到的數(shù)據(jù)精度不高，存在噪聲甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失。因此，數(shù)據(jù)需要通過填充缺失的值，去除異常值，驗證情景信息的方式進行數(shù)據(jù)清洗。這一任務(wù)已廣泛應(yīng)用到了數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中。第2步是傳感器數(shù)據(jù)的融合。這是一個融合多個傳感器數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一個更精確、更完全、更可靠信息的過程。在物聯(lián)網(wǎng)中由于傳感器的規(guī)模巨大并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類眾多，因此數(shù)據(jù)融合對物聯(lián)網(wǎng)來說顯得非常重要。第3步是情景信息的推理（也即情景決策）。通過對低層次的情景信息進行推理可以得到高層次的情景信息。有許多不同的情景推理的決策模型，如決策樹、樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型、支持向量機、k-近鄰、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D-S、基于本體論的、基于規(guī)則的以及模糊推理等。情景信息推理有以下6類[16]：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、規(guī)則、模糊邏輯、本體推理和概率推理。

1)監(jiān)督學(xué)習(xí)：這類技術(shù)要求首先收集訓(xùn)練樣本，接著根據(jù)所期望的結(jié)果對樣本進行標(biāo)記，然后推導(dǎo)出一個函數(shù)，該函數(shù)通過使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)產(chǎn)期望的結(jié)果。這一技術(shù)在移動電話[17]的感知和行為識別[18]中得到了應(yīng)用。決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)型。

2)無監(jiān)督的學(xué)習(xí)：這類技術(shù)能夠在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的結(jié)構(gòu)。由于沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以沒有錯誤或獎勵信號來評估一個潛在的解決方案。聚類技術(shù)如K-最近鄰被廣泛應(yīng)用在情景感知推理中。

3)規(guī)則推理：這是最簡單、最直接的方法。規(guī)則通常用IF-THEN-ELSE這種格式來表示。對低級的情景信息進行規(guī)則推理可以產(chǎn)生高級別的情景信息。近年來，規(guī)則已被大量應(yīng)用于本體推理中[19～21]。例如，MiRE[22]是一個針對情景感知移動設(shè)備的小規(guī)則引擎。大多數(shù)的用戶偏好使用規(guī)則進行編碼。PRIAMOS[23]使用語義規(guī)則對情景信息實施注釋。

4)模糊邏輯：與精確推理不同，模糊邏輯是一種近似推理。模糊邏輯類似于概率推理，但是它的值表示的是相似度而不是概率。在傳統(tǒng)邏輯理論中，真值是0或1（即假或真），而在模糊邏輯中，真值不再是非真即假，可以是部分的真。由于很多真實世界的因素并不是絕對的，因此模糊邏輯更自然地表達了真實世界。模糊推理通常不能作為一個獨立的推理技術(shù)，而是用來補充其他技術(shù)如基于規(guī)則的推理，概率或本體論。文獻[24,25]使用了模糊邏輯表達情景信息。

5)基于本體的推理：本體推理是基于描述邏輯的，它是形式化的知識表示邏輯系列。常見的本體推理的描述語言是RDF(S)[26]和OWL(2)[27]。本體推理的優(yōu)勢在于它可以和本體建模進行很好地集成。缺點是本體推理無法找到丟失的值或者模糊的信息，這是統(tǒng)計推理擅長的。本體推理已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如活動識別和混合推理[28,29]和事件檢測。

6)概率推理：概率推理即根據(jù)問題有關(guān)的實事的概率做出決定。它可以用來結(jié)合2個不同來源的傳感器數(shù)據(jù)。此外，對于情景感知中產(chǎn)生的沖突問題也可以用概率推理加以解決。Dempster-Shafer是基于概率邏輯的，允許不同的證據(jù)相結(jié)合來計算一個事件的概率，是常用的活動識別傳感器數(shù)據(jù)融合。

3.3.2 建模（models）技術(shù)

通過建模技術(shù)可以無需進行交流而直接推斷出相關(guān)信息。用戶可以通過模型實現(xiàn)只索取其感興趣的物理實體數(shù)據(jù)。實體通過模型實現(xiàn)只推送給對其感興趣的用戶處，模型是基于歷史信息創(chuàng)建的。建模技術(shù)可引發(fā)啟發(fā)式查詢解析或者用來確定用戶和實體集，確保隨后的推送和索取操作能夠獲得精確的結(jié)果。

3.4 面向物聯(lián)網(wǎng)搜索的知識挖掘

3.4.1 倒排索引（inverted index）

倒排索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其顯著提高了搜索的效率。倒排索引解決了如何根據(jù)屬性值高效地查詢記錄。倒排索引表中存儲這屬性值以及各記錄的地址[30]。由于是通過屬性值來確定記錄的位置，因此稱其為倒排索引。

3.4.2 評分與排名（scoring and ranking）

評分是關(guān)于實體與查詢相關(guān)度的一個標(biāo)量值比例，排名則是依據(jù)評分得到的一個實體排序。對實體進行評分和排名首先可以為用戶提供最匹配的實體，其次，通過對排在前面，匹配度高的實體先進行推送和索取提高了搜索效率。然而，如何統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化評分是其實現(xiàn)的關(guān)鍵前提。

3.4.3 Top-k查詢（Top_kquery）

在實際的操作中，如果將所有的匹配結(jié)果都返回給用戶，這不僅浪費了計算和通信資源，對用戶來說也是沒必要的。因此，用戶進行查詢時往往無需返回所有匹配的實體，而只需要返回最相關(guān)的k個結(jié)果，即Top-k查詢[31]。對于Top-k查詢，有時可以直接查找到最相關(guān)的k個結(jié)果，而無需考慮所有的實體，這比首先找到所有可能的匹配結(jié)果，然后再返回最相關(guān)的k個結(jié)果的這種方法大大提高了查詢效率。

3.4.4 預(yù)測技術(shù)

預(yù)測是對客觀事物的發(fā)展規(guī)律和趨勢進行的預(yù)計與推斷。預(yù)測的目的是揭示事物發(fā)展規(guī)律，預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢，并使人們可以利用事物的規(guī)律和趨勢對事物進行控制，為人類提供服務(wù)。例如，文獻[11]利用卷積和傅里葉變換計算有關(guān)人類活動的周期性規(guī)律，從而達到對傳感器未來的狀態(tài)進行準(zhǔn)確的預(yù)測，這不僅可以節(jié)省通信資源還可以提高物聯(lián)網(wǎng)搜索的高效性和準(zhǔn)確性。

預(yù)測有2類：定性預(yù)測和定量預(yù)測。定性預(yù)測是指憑借直觀，依靠經(jīng)驗，通過分析對事物的未來進行的一種預(yù)測。定量分析是指通過數(shù)學(xué)工具進行統(tǒng)計分析的方法對事物進行的一種預(yù)測。定量預(yù)測具體方法有：回歸分析法和時間序列分析法?；貧w分析法是一種根據(jù)事物發(fā)展的因果關(guān)系進行的一種預(yù)測。回歸分析主要研究引起事物變化的各因素之間的相互作用以及各因素與未來狀態(tài)之間的統(tǒng)計關(guān)系。具體可以通過機器學(xué)習(xí)法建立預(yù)測模型，典型的機器學(xué)習(xí)方法包括：決策樹方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、正則化方法、近鄰法、樸素貝葉斯（屬于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法）等。時間序列分析法也叫趨向外推法，它是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，對事物的發(fā)展規(guī)律進行分析推理。時間序列分析法把發(fā)生的時間按照時間進行排列，然后通過趨勢外推進行預(yù)測。時序分析研究的是預(yù)測目標(biāo)和時間之間的演化關(guān)系，因此時間序列分析法是一種定時的預(yù)測技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)搜索的搜索空間是大規(guī)模的，數(shù)據(jù)也是高度動態(tài)的，而預(yù)測技術(shù)的使用不僅可以節(jié)省通信資源，還可以提高搜索的效率以及準(zhǔn)確性。

3.4.5 協(xié)同搜索技術(shù)

當(dāng)今社會分工越來越細協(xié)作越來越緊密，分工與協(xié)作在人類社會發(fā)展的歷程中越來越顯得重要。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，搜索任務(wù)也越來越復(fù)雜，因此搜索同樣也需要分工與協(xié)作，于是協(xié)同搜索應(yīng)用而生。協(xié)同搜索是指通過眾多參與者的有序分工與協(xié)作共同完成一個搜索任務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)的搜索數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、多元性、多模態(tài)性、多屬性和多維度性等特征，使物聯(lián)網(wǎng)搜索比傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的問題更多，形式更復(fù)雜，任務(wù)更艱巨，協(xié)同搜索可以降低物聯(lián)網(wǎng)搜索的復(fù)雜性并且提高搜索的高效性和準(zhǔn)確性。

Web搜索通常是用戶單獨進行信息搜索的行為，不同的用戶輸入相同的搜索詞，將得到相同的搜索結(jié)果。因此，人們提出了協(xié)同搜索技術(shù)，以支持多用戶高效協(xié)作搜索。例如，在醫(yī)學(xué)以及軍事指揮等特定領(lǐng)域的信息搜索中，搜索任務(wù)可以通過分工協(xié)作的方式協(xié)同完成，搜索結(jié)果可在成員之間進行共享。開始使用協(xié)同搜索的是醫(yī)學(xué)視頻檢索等特定研究領(lǐng)域。Smyth等[32]在2003年在第18屆國際人工智能聯(lián)合大會（IJCAI03）上發(fā)表了論文“Collaborative Web Search”中，第一次提出了協(xié)同搜索的概念。該文基于元搜索引擎設(shè)計和開發(fā)了一個協(xié)同搜索的原型系統(tǒng)I-SPY。隨后，Smyth等研究小組[33,34]又繼續(xù)發(fā)表了多篇協(xié)同搜索方面的論文。Morris研究小組[35]開發(fā)了TeamSearch、S3、Cosearch、SearchTogother等協(xié)同搜索系統(tǒng)。

3.5 面向物聯(lián)網(wǎng)搜索的安全與隱私保護

面向物聯(lián)網(wǎng)搜索的安全與隱私保護包含以下幾個方面：隱私保護、訪問策略的隱藏、安全屬性匹配、數(shù)據(jù)融合的安全性問題。

物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要進行隱私保護處理，隱私保護技術(shù)有以下3類[36]。

1)基于數(shù)據(jù)失真（distorting）的技術(shù)：采用添加噪聲、交換等方式對原始數(shù)據(jù)進行干擾處理，但同時保持某些關(guān)鍵數(shù)據(jù)屬性的不變性。

2)基于數(shù)據(jù)加密的技術(shù)：是指在數(shù)據(jù)挖掘過程中采用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進行隱藏。該方法多用于分布式環(huán)境中，如安全多方計算SMC[37,38]（secure multiparty computation），即站點之間通過協(xié)議完成計算后，各自都只知道自己輸入的數(shù)據(jù)和通過加密技術(shù)對其進行計算后的最終結(jié)果。

3)基于限制發(fā)布的技術(shù)：根據(jù)情況有選擇地對原始數(shù)據(jù)進行發(fā)布、例如不發(fā)布精度較高敏感數(shù)據(jù)或者發(fā)布精度較低的敏感數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)泛化（generalization）[39,40]等實現(xiàn)隱私保護。當(dāng)前基于限制發(fā)布技術(shù)的研究主要集中在“數(shù)據(jù)匿名化”。包括L-diversity、k-anonymity、T-closeness。

在搜索過程中用戶對數(shù)據(jù)的存取策略需要對執(zhí)行搜索的第三方進行隱藏，然而在大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)搜索模式下，執(zhí)行搜索的第三方可以通過監(jiān)控搜索平臺來統(tǒng)計授權(quán)用戶的歷史查詢記錄，推測用戶的個人查詢模式及全體用戶的全局數(shù)據(jù)存取策略，進而獲知熱點數(shù)據(jù)的分布情況及授權(quán)用戶的權(quán)限等級等隱私信息。從物聯(lián)網(wǎng)搜索角度來看，訪問模式隱藏是為了防止搜索平臺對用戶訪問模式的挖掘。PIR（privacy information retrieval）協(xié)議[41,42]將用戶的查詢請求通過一個矩陣變換構(gòu)造出N-1個與其不可區(qū)分的偽查詢，使攻擊者對用戶的真實意圖無法準(zhǔn)確把握，從而實現(xiàn)在數(shù)據(jù)搜索平臺上用戶訪問策略的匿名。

在物聯(lián)網(wǎng)中，不能讓用戶隨意搜索未授權(quán)的數(shù)據(jù)，進行搜索前需要對授權(quán)用戶和搜索內(nèi)容的相關(guān)信息進行驗證即安全屬性匹配。根據(jù)使用的數(shù)學(xué)理論安全屬性匹配主要分為基于交換加密的匹配協(xié)議、基于偽隨機函數(shù)的匹配協(xié)議、基于線性多項式的匹配協(xié)議以及授權(quán)和基于策略的匹配協(xié)議。

1)基于交換加密的匹配協(xié)議。Agrwal等[43]提出了一種建立在交換加密基礎(chǔ)上的PSI(private set intersection)協(xié)議，交換加密函數(shù)具有性質(zhì)：該協(xié)議建立在DDH(decisional Diffie-Hellman)之上，協(xié)議的復(fù)雜度是線性的。此外，該協(xié)議是一種單向的交集計算協(xié)議，無法抵御惡意攻擊。

2)基于偽隨機函數(shù)的匹配協(xié)議。為了使協(xié)議能夠抵御各種攻擊并且具有更高的運行效率，Jarecki等[44]提出使用一個承諾密鑰并用偽隨機函數(shù)進行加密的PSI協(xié)議。該協(xié)議規(guī)定偽隨機函數(shù)的輸入域必須是多項式的。

3)基于線性多項式的匹配協(xié)議。Freedman等[45]提出的FNP協(xié)議是基于多項式估值和加法同態(tài)加密的。在該協(xié)議中，通過將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為多項式的根構(gòu)建一個多項式，然后對多項式中的系數(shù)進行同態(tài)加密，該協(xié)議的復(fù)雜度是線性的。但是，在該協(xié)議中只有客戶才能知道交集，服務(wù)器是無法獲得任何信息。該協(xié)議無法防止惡意攻擊，適合于半誠實模型。為了解決這一問題，提出了2個改進的協(xié)議：一個是適用于一方半誠實而另一方惡意的場合；另一個則是適用于雙方都惡意的場合。

4)授權(quán)和基于策略的匹配協(xié)議。在普通的PSI協(xié)議中，攻擊者通過將一些虛假的、猜測的元素插入集合中并和對方進行匹配的方式得知該元素是否存在于對方。為了解決這一問題，提出了基于授權(quán)的PSI協(xié)議，通過可信第三方授權(quán)，保證雙方所交互的元素都是可信的。另外一個問題是當(dāng)交集大小為客戶端的輸入大小，這種情況下對客戶端而言是不安全的，為了解決該問題，先得到交集的大小，隨后根據(jù)客戶端的要求和條件決定是否繼續(xù)下一步的匹配。在文獻[46]中，Stefanov等提出了一個加強的基于策略的PSI協(xié)議，該協(xié)議的屬性是經(jīng)過授權(quán)的，此外該協(xié)議證明了在惡意模型中的安全性。

物聯(lián)網(wǎng)搜索需從多種類型的網(wǎng)絡(luò)中讀取數(shù)據(jù)，并服務(wù)于用戶，然而這種跨網(wǎng)模式的搜索及數(shù)據(jù)融合必須以數(shù)據(jù)安全性為基礎(chǔ)。安全數(shù)據(jù)融合的目的是為了保證最后得到的融合結(jié)果是正確且可接受的[47]。當(dāng)前的安全數(shù)據(jù)融合有以下幾類。

1)同態(tài)加密機制安全數(shù)據(jù)融合方案。同態(tài)加密機制源于私密同態(tài)[48]，是建立在代數(shù)運算基礎(chǔ)上的。同態(tài)加密是直接在密文上進行操作的一種機制，是端到端的一種加密方式，中間節(jié)點不需要加解密，可以實現(xiàn)求和、乘積的融合操作，保證了數(shù)據(jù)機密性。同態(tài)加密由于是直接在密文上進行操作，減少了計算代價并且延長了網(wǎng)絡(luò)的生存時間，保證了數(shù)據(jù)的端到端安全。同態(tài)加密算法的例子有：Ferrer[49]等提出的一種新的私密同態(tài)算法；Mykletun等提出的支持簡單求和運算的AHE[50]算法和基于橢圓曲線的加法同態(tài)私密算法ECEG算法[51]；Girao等[52]提出的CDA算法；Mlaih等[53]提出的一種復(fù)合運算的算法；Rodhe等[54]提出的一種n層安全數(shù)據(jù)融合算法（n-LAD）；Bahi等[55]提出了端到端的基于橢圓曲線加密的安全數(shù)據(jù)融合算法；Zhang 等[56]提出的算法（b-pha）。

2)隱藏真實數(shù)據(jù)的安全數(shù)據(jù)融合方案。基于隱藏真實數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)融合的算法的例子有：Cam等[57]提出的基于模式碼的能量有效的安全數(shù)據(jù)融合算法（ESPDA）以及基于參考數(shù)據(jù)的安全融合算法（SRDA）[58]；He等[59]提出隱私保護算法（PDA），該算法采用了數(shù)據(jù)切分重組和擾亂技術(shù)來保護數(shù)據(jù)的機密性；Zhang等[60]提出的GP2S算法；Li[61]在SMART方案的基礎(chǔ)上進行改進而得到的CACR算法；Groat等[62]提出的KIPDA算法；Li[63]和楊庚[64]分別提出了EEHA算法和ESPART算法；Bista等[65～67]提出的一些新型的算法。

3)監(jiān)督和信譽機制的安全數(shù)據(jù)融合方案?；诒O(jiān)督和信譽機制安全數(shù)據(jù)融合的算法的例子有：Du等[68]提出的算法WDA；Gao等[69]在WDA協(xié)議的基礎(chǔ)上進行擴展提出了算法；Ozdemir等[70,71]提出SELDA算法以及對SELDA算法進行改進而提出的RDAT算法；Vu等[72]提出的算法THIS；Bohli等[73]提出的一種安全數(shù)據(jù)融合算法。

4)數(shù)字簽名安全數(shù)據(jù)融合方案。數(shù)字簽名安全數(shù)據(jù)融合的算法有：Mahimkar等[74]提出的一種適用于分簇型WSN完整性數(shù)據(jù)融合算法SecureDAV；Yang 等[75]提出的算法 SDAP；Li等[76]提出的一種高效可靠的基于身份認證的安全數(shù)據(jù)融合算法。

4 典型的物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)

4.1 Snoogle/Microsearch

由美國弗吉尼亞州立大學(xué)（彼得斯堡）的研究人員設(shè)計的Snoogle系統(tǒng)中[77,78]，對實體的描述是以一組關(guān)鍵字（文本信息）的形式存儲在傳感器節(jié)點中。Snoogle的系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

該系統(tǒng)的思想是用關(guān)鍵字對連接到物理實體的傳感器進行描述，用戶通過關(guān)鍵字查詢匹配的目標(biāo)物理實體，系統(tǒng)將返回查詢相匹配集中最相關(guān)的K個實體。該系統(tǒng)由2層mediator組成。底層的mediator稱為索引點（IP,index point），每個IP維護管理一個特定范圍的傳感器（也即一個傳感器屬于唯一的IP）。頂層的mediator稱為關(guān)鍵索引點（KeyIP,key index point），關(guān)鍵索引點維持著整個網(wǎng)絡(luò)的聚合視圖。傳感器傳送變化的文本描述信息到IP節(jié)點，所有的IP節(jié)點在把信息傳送到關(guān)鍵KeyIP節(jié)點。當(dāng)用戶查詢的是某個特定IP中的實體信息時，用戶可以直接向該IP節(jié)點發(fā)送查詢請求。用戶也可以向一個KeyIP節(jié)點發(fā)送查詢，查詢?nèi)址秶鷥?nèi)的實體信息。為了實現(xiàn)高效查詢，IP和KeyIP都使用了倒排索引技術(shù)。大部分的研究工作致力于如何在典型的傳感器節(jié)點的緩慢、頁面結(jié)構(gòu)的閃存中維持索引。移動節(jié)點的搜索是通過在IP節(jié)點之間使用交換協(xié)議實現(xiàn)的。IP節(jié)點周期性地發(fā)送信標(biāo)信息，檢測傳感器的存在。當(dāng)檢測到傳感器出現(xiàn)或者消失時，IP節(jié)點將更新其索引項，并通知KeyIP節(jié)點。為了壓縮通信，提高通信效率，采用了Bloom filter表示一個關(guān)鍵字集合。Bloom filter是一個mbit的二進制的向量。通過相互獨立的n個散列函數(shù)將一個元素映射到Bloom filter向量中的nbit，映射位置被設(shè)置為”1”。為檢查一個關(guān)鍵字是否屬于Bloom filter集合，需要對這個關(guān)鍵字應(yīng)用n次散列函數(shù)，如果所有映射位置都是”1”，則認為是屬于Bloom filter集合。在判斷一個關(guān)鍵字是否屬于一個Bloom filter集合時有可能會把本不屬于該Bloom filter集合的元素誤認為屬于這個集合，但本身是屬于集合中的元素是不會出現(xiàn)漏判的。當(dāng)處理查詢時，傳感器將按照其包含的關(guān)鍵字的數(shù)量進行排序。為了在各IP之間標(biāo)準(zhǔn)化排名，關(guān)鍵字在一個IP包含的所有傳感器中出現(xiàn)的總頻率被納入了排名計算中。進行局部查詢時，查詢請求直接發(fā)送到一個本地IP，IP利用倒排索引技術(shù)對匹配集合中傳感器進行排名并返回排名最前的k個結(jié)果。對于全局查詢而言，查詢請求將被傳送到KeyIP。KeyIP在計算全局最匹配的k個結(jié)果時并沒有索取所有IP節(jié)點的全部匹配結(jié)果。首先，發(fā)送查詢請求給所有IP并返回每個IP最高排名的傳感器節(jié)點，并對這些節(jié)點進行排序，得到一個有序列表并存儲在KeyIP中的全局列表中。在全局列表中排名最高的傳感器作為全局查詢結(jié)果的最高排名傳感器返回給用戶。為了得到排名第二的傳感器，KeyIP繼續(xù)發(fā)送查詢請求給所有IP節(jié)點，但僅返回比全局排序表中排名第二的傳感器排名分數(shù)高的傳感器，并把這些結(jié)果依序插入到全局排名表中，這時全局排序表中排名第二的傳感器就是所要找的結(jié)果再返回給用戶。繼續(xù)以此類推，直到向用戶返回了排名最高的k個傳感器。

圖2 Snoogle系統(tǒng)架構(gòu)

該系統(tǒng)的局限性有2點：首先，盡管采用了push方式及時地推送傳感器數(shù)據(jù)到IP和KeyIP來解決元數(shù)據(jù)動態(tài)變化的問題，但這一方式顯然無法應(yīng)用于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，因此該系統(tǒng)不支持動態(tài)的數(shù)據(jù)搜索，僅支持靜態(tài)數(shù)據(jù)搜索和偽靜態(tài)數(shù)據(jù)搜索；其次，由于KeyIP集中管理整個網(wǎng)絡(luò)的完整視圖，對于每一個全局查詢KeyIP都需要查詢索取所有IP節(jié)點，因此該系統(tǒng)不適合全球化的搜索。而Topk算法在減少通信開銷的同時也產(chǎn)生了大量的消息；最后，Bloom filter壓縮算法的使用導(dǎo)致查詢結(jié)果是不精確的。

4.2 MAX

由新加坡國立大學(xué)的研究人員設(shè)計的MAX[79]，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。在MAX系統(tǒng)中用標(biāo)簽代替?zhèn)鞲衅鲗ξ锢韺嶓w進行感知，與Snoogle相似的是標(biāo)簽中存儲了對物理實體的文本描述信息。用戶通過輸入一組關(guān)鍵字進行查詢，MAX返回匹配度最大的前k項給用戶。MAX的一個目標(biāo)是使用戶很容易找到目標(biāo)實體。為此，MAX采用了3層結(jié)構(gòu)的mediators（中間件）組織形式。最底層子站代表一個可移動的目標(biāo)（如一張桌子、一個書架），在子站上可以布置移動標(biāo)簽實體。中間層基站代表一個區(qū)域（如一個房間），負責(zé)管理一定范圍內(nèi)的所有子站；最上層的MAX服務(wù)器管理所有基站。當(dāng)知道目標(biāo)實體屬于哪個基站和子站后就很容易定位該目標(biāo)實體。在一個原型系統(tǒng)中，RFID標(biāo)簽被嵌入到了目標(biāo)實體中，可以進行短距離的通信，子站和基站是傳感器節(jié)點，MAX服務(wù)器是一臺工作站主機。

該系統(tǒng)的查詢方式是采用pull方式而不是push方式。MAX服務(wù)器中維持著一個基站和其位置信息的目錄，因此用戶可以選擇在哪個基站或位置進行查詢。查詢請求的一組關(guān)鍵字被發(fā)送到所選擇的基站，基站再向其范圍內(nèi)的所有子站廣播查詢信息，子站再向其范圍內(nèi)的所有標(biāo)簽廣播查詢信息。標(biāo)簽在收到查詢請求后進行查詢匹配，然后把匹配結(jié)果返回給子站，子站再把獲取到的查詢結(jié)果返回給基站，基站對匹配結(jié)果進行排序。最后，基站將返回匹配度最高的k個標(biāo)簽給MAX服務(wù)器和用戶。

MAX采用了pull方式獲進行查詢，所以無需維護和更新索引，這適合于移動及內(nèi)容經(jīng)常改變的查詢。盡管該系統(tǒng)是針對偽靜態(tài)的元數(shù)據(jù)設(shè)計的，但該系統(tǒng)可以擴展成基于內(nèi)容的搜索。然而，該系統(tǒng)的缺陷是消息需要廣播到每一個子站和標(biāo)簽，這導(dǎo)致了通信開銷大，使其不適用于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

圖3 MAX系統(tǒng)架構(gòu)

4.3 OCH(objects calling home)

由瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)和德國都科摩通信實驗室設(shè)計的OCH[80]是一個提供尋找失物的系統(tǒng)，是一種實體目標(biāo)定位系統(tǒng)。不同于存儲實體描述信息的系統(tǒng)，OCH系統(tǒng)中的每個實體都貼上了一個電子標(biāo)簽，該電子標(biāo)簽含有實體的身份信息。使用移動傳感器檢測物理實體的存在性和身份信息。在一個原型系統(tǒng)中，裝有藍牙技術(shù)的移動電話作為目標(biāo)傳感器，目標(biāo)實體裝有小的藍牙電子標(biāo)簽?zāi)K。用戶通過身份標(biāo)識查詢一個目標(biāo)實體，系統(tǒng)將返回丟失物體的近似位置。在查詢過程中，用戶可以指定一個超時時間t和預(yù)算q。移動目標(biāo)傳感器將對丟失的物體進行持續(xù)查詢一直到超時時間t，預(yù)算q限制了查詢時發(fā)送的消息總數(shù)。該系統(tǒng)是一個基于身份信息查詢實體位置的系統(tǒng)，這似乎與基于內(nèi)容查詢的系統(tǒng)不同。然而，假設(shè)有這樣的一個傳感器，它輸出的內(nèi)容是最后進入該傳感器范圍標(biāo)簽的身份標(biāo)識信息，因此可以把該系統(tǒng)看成是一種特殊的基于內(nèi)容的搜索系統(tǒng)。

OCH系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。在OCH系統(tǒng)架構(gòu)中，移動電話連接前端的用戶感知功能和后端的基礎(chǔ)設(shè)施。移動電話的感知功能包括感知實體的存在、移動電話的位置以及有關(guān)丟失物體的其他情景信息。此外，系統(tǒng)架構(gòu)中還包括了具體的應(yīng)用程序服務(wù)：如關(guān)聯(lián)性注冊、用戶位置分析、用戶數(shù)據(jù)庫。關(guān)聯(lián)注冊有3個主要目的：首先，跟蹤物體和他們擁有者之間的關(guān)聯(lián)；其次，物體傳感器的用戶允許其他用戶維持一個跟他們有關(guān)的物體傳感器的集合（例如，在家或者辦公室安裝的物體傳感器；Bob的移動設(shè)備和Alice建立了關(guān)聯(lián)）；最后，用戶和用戶的關(guān)聯(lián)使某些特定對象具有組訪問權(quán)限。用戶位置分析是根據(jù)過去所在的位置信息進行統(tǒng)計分析，這使用戶搜索物體時可以優(yōu)先考慮某個位置范圍，查詢無需發(fā)送到所有的目標(biāo)傳感器，具體策略如下。1）物體可能在其最后被看到的位置附近；2）物體可能在其所有者最近常訪問的位置附近；3）物體可能在其所有者最常訪問的位置處。當(dāng)用戶執(zhí)行查詢時，查詢請求信息包含目標(biāo)實體，上述優(yōu)先策略、超時時間t、預(yù)算q。執(zhí)行查詢時將根據(jù)優(yōu)先策略創(chuàng)建一個實體可能出現(xiàn)的位置排序列表，在這一過程中不需要跟任何傳感器進行通信，節(jié)省手機電池等資源提高了系統(tǒng)的可擴展性。隨后根據(jù)排序列表依次查詢相應(yīng)傳感器直到目標(biāo)實體被找到、預(yù)算q耗盡或者查詢時間超過時間閾值t。

用戶數(shù)據(jù)庫中存儲了應(yīng)用數(shù)據(jù)，如之前的某些對象的報告以及對象離開一個傳感器范圍時的相應(yīng)處境信息等。查詢服務(wù)整合了以上所有的部分。查詢服務(wù)包括本地查詢、全球查詢和指定范圍查詢。本地查詢指的是在單部手機覆蓋的范圍內(nèi)進行的查詢；全球查詢是指使用移動蜂窩網(wǎng)在全球范圍內(nèi)進行查詢；指定范圍查詢通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測出某個可能的范圍，然后在該范圍內(nèi)進行查詢。

圖4 OCH系統(tǒng)架構(gòu)

該系統(tǒng)的主要優(yōu)點是：由于優(yōu)先策略的使用，查詢時只需要和少數(shù)目標(biāo)傳感器進行通信，建立鏈接，使該系統(tǒng)能夠適應(yīng)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。系統(tǒng)的缺點是：除非q設(shè)置為無限大，否則可能出現(xiàn)目標(biāo)物體確實存在但系統(tǒng)卻搜索不到的情況；該系統(tǒng)是一個基于身份信息查詢位置的搜索系統(tǒng)，不能擴展成基于內(nèi)容的搜索系統(tǒng)；由于需要計算優(yōu)先策略，因此，模型的計算開銷很大。

4.4 GSN(global sensor network)

由瑞士的洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院和愛爾蘭國立大學(xué)設(shè)計的GSN[81]系統(tǒng)將異構(gòu)的傳感器和傳感器網(wǎng)絡(luò)通過Internet進行互連，支持在全球傳感器數(shù)據(jù)流集合中進行同質(zhì)數(shù)據(jù)流的查詢。GSN的系統(tǒng)架構(gòu)如圖5所示。虛擬傳感器是GSN提出的一個重要的抽象概念。一個虛擬傳感器可以表示一個物理傳感器或者一個虛擬實體。一個虛擬傳感器可以有一個或多個虛擬傳感器的數(shù)據(jù)流作為輸入，經(jīng)過處理后產(chǎn)生一個輸出數(shù)據(jù)流。GSN支持發(fā)現(xiàn)虛擬傳感器以及把一個或多個虛擬傳感器互聯(lián)起來形成一個新的虛擬傳感器。GSN中的每一個虛擬傳感器都有唯一的身份標(biāo)識，并使用元數(shù)據(jù)對虛擬傳感器進行描述。因此，用戶可以通過標(biāo)識符、關(guān)鍵字、位置等靜態(tài)元信息進行查詢。GSN系統(tǒng)的局限性在于：首先，不支持基于內(nèi)容的查詢；其次，雖然可以使用數(shù)據(jù)流查找給定輸出值的傳感器，但這必須要和所發(fā)現(xiàn)的傳感器進行通信，因此GSN不適于大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。

圖5 GSN系統(tǒng)架構(gòu)

4.5 Dyser

4.5.1 Dyser概述

圖6 Dyser系統(tǒng)架構(gòu)

由瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)、德國呂貝克大學(xué)以及德國都科摩通信實驗室設(shè)計的Dyser是一個物聯(lián)網(wǎng)實時搜索引擎。該系統(tǒng)不僅能夠查詢物理實體的靜態(tài)信息，還能根據(jù)用戶指定的當(dāng)前狀態(tài)實時地搜索物理實體。Dyser的系統(tǒng)架構(gòu)如圖6所示。當(dāng)前的通用搜索引擎無法搜索傳感器產(chǎn)生的實時動態(tài)變化的數(shù)據(jù)流。為此，首先Dyser將物理實體以及傳感器抽象為Web頁面，以便能使用通用搜索引擎對其進行索引。Web頁面包含了傳感器類型等靜態(tài)的文本描述信息以及動態(tài)變化的狀態(tài)等元數(shù)據(jù)信息。傳感器頁面和實體頁面是一種多對多的關(guān)系，并通過超鏈接進行關(guān)聯(lián)。Dyser使用通用搜索引擎為傳感器頁面和實體頁面建立索引庫。其次，Dyser利用過去的實體狀態(tài)數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型對實體當(dāng)前和以后的狀態(tài)進行預(yù)測，從而實現(xiàn)對實時動態(tài)的狀態(tài)信息進行搜索。Dyser提出了3種預(yù)測模型；聚集預(yù)測模型（APM）、單周期預(yù)測模型（SPPM）和多周期預(yù)測模型（MPPM），根據(jù)不同場合可以選擇不同的預(yù)測模型。由于傳感器數(shù)據(jù)的高度動態(tài)變化的特性，這可能會導(dǎo)致剛建立完索引后，傳感器數(shù)據(jù)的內(nèi)容又發(fā)生了變化，這時此索引就是一個過期的索引，不代表傳感器當(dāng)前的內(nèi)容，但是通過預(yù)測模型的引入可以推測出當(dāng)前傳感器的內(nèi)容。因此，預(yù)測模型的引入提高了搜索的效率。預(yù)測模型包含在虛擬傳感器或虛擬實體的Web頁面中。搜索請求是由靜態(tài)請求信息和動態(tài)請求信息2部分構(gòu)成的。搜索時首先按照靜態(tài)請求查找出匹配的實體頁面，然后利用預(yù)測模型計算出實體頁面與搜索請求中動態(tài)屬性匹配的概率，并按照匹配概率由高到低對實體頁面進行排序，最后對有序列表中實體的狀態(tài)信息和搜索請求中的動態(tài)請求信息進行匹配得出最終的查詢結(jié)果。當(dāng)一個實體所有的狀態(tài)都符合要求時，就輸出該實體，重復(fù)操作，直到返回足夠的匹配實體。

4.5.2 Dyser中的預(yù)測模型

傳感器用式（1）表達

其中，τ代表離散的時間，υ代表有限的、離散的傳感器狀態(tài)的輸出值集合。例如一個監(jiān)控房間占用情況的傳感器，預(yù)測模型表示為

在式（2）表示的模型中，t1表示模型創(chuàng)建的時間，t0表示最早的那個傳感器輸出值的時間。TW=t1-t0代表一個時間窗口，模型是依據(jù)過去TW時間內(nèi)傳感器S的輸出值創(chuàng)建的。之所以只考慮時間窗口TW中的傳感器輸出值，而不是傳感器過去的全部輸出值，因為時間太久的傳感器輸出值對預(yù)測未來某個時間的傳感器輸出值不具有參考價值，而且計算、存儲等資源的限制也不允許使用傳感器過去所有的輸出值。對給定一個時間點t＞t1，返回S(t)=υ的概率值，稱t-t1為預(yù)測范圍。

簡單預(yù)測模型是根據(jù)式（3）來計算S(t)=υ的概率值

式（4）是一個指示函數(shù)，如果傳感器S在時間t的輸出值是υ，那么函數(shù)值等于1，否則為0。

例如，如果傳感器在過去的時間窗口TW中的輸出值全部都是υ，那么根據(jù)以上預(yù)測模型計算出的S(t)=υ的概率是1，稱上面的簡單預(yù)測模型為聚集預(yù)測模型（APM）。

式（5）為單周期預(yù)測模型（SPPM），式（6）為多周期預(yù)測模型（MPPM）。

4.5.3 Dyser總結(jié)

Dyser系統(tǒng)把物理實體和傳感器抽象為Web頁面，方便了對物理實體的搜索，實現(xiàn)了和傳統(tǒng)搜索引擎的無縫整合。其預(yù)測機制的使用不僅提高了搜索效率而且也降低了搜索開銷，使其能夠適用于資源受限的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。該系統(tǒng)的不足之處在于，預(yù)測機制的使用雖然提高了搜索效率但也降低了搜索結(jié)果的準(zhǔn)確率。此外，Dyser無法自動發(fā)現(xiàn)新加入的物理實體。

4.6 SenseWeb

由微軟研究院設(shè)計的SenseWeb[82]提供了基于靜態(tài)元數(shù)據(jù)和基于位置的傳感器搜索。SenseWeb的系統(tǒng)架構(gòu)如圖7所示。

該系統(tǒng)的主要組成部分：協(xié)調(diào)器、傳感器、傳感器網(wǎng)關(guān)、移動代理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化器和應(yīng)用程序。傳感器數(shù)據(jù)被傳送到傳感器網(wǎng)關(guān)，傳感器網(wǎng)關(guān)提供了一個基于SOAP協(xié)議的API，通過此API可以檢索傳感器信息和數(shù)據(jù)。所有的傳感器網(wǎng)關(guān)都需要在協(xié)調(diào)器中進行注冊，協(xié)調(diào)器是系統(tǒng)的核心。協(xié)調(diào)器包含任務(wù)和感知數(shù)據(jù)庫2個模塊。任務(wù)模塊接受和分析來自應(yīng)用程序的感知需求，為此需要考慮傳感器的能力，共享意愿和其他特性。感知數(shù)據(jù)庫緩存了來自傳感器網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)，可供多個應(yīng)用程序訪問，減少了對傳感器數(shù)據(jù)的加載次數(shù)，節(jié)省了通信和存儲資源。由于傳感器和他們的位置注冊在一個中心庫中，傳感器的移動會引起中心庫中信息的更新，從而導(dǎo)致顯著的開銷。然而，系統(tǒng)引入了移動代理的概念。移動代理代表了一個固定位置的虛擬傳感器。移動代理動態(tài)地綁定進入到其范圍內(nèi)的傳感器。通過這種方式，中心庫不需要直接支持傳感器的移動性，解決了信息更新的問題，減少了開銷。

圖7 SenseWeb系統(tǒng)架構(gòu)

在該系統(tǒng)中僅存儲了傳感器的靜態(tài)元數(shù)據(jù)，因此，目前該系統(tǒng)僅支持基于元數(shù)據(jù)的靜態(tài)搜索，不支持基于傳感器內(nèi)容的動態(tài)搜索。

4.7 DIS（distributed image search）

美國馬薩諸塞大學(xué)安默斯特分校的研究人員設(shè)計的 DIS[83]是一個基于視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式圖像搜索服務(wù)，該服務(wù)的每個節(jié)點都是一個搜索引擎，它可以感知、存儲和搜索相關(guān)圖像。DIS的系統(tǒng)架構(gòu)如圖8所示。為了避免圖像的傳輸，DIS將圖像轉(zhuǎn)為特征向量進行存儲和搜索，并為傳感器平臺設(shè)計一個基于閃存的查詢優(yōu)化的詞匯樹索引結(jié)構(gòu)，用于圖像搜索。DIS可以幫助用戶查詢系統(tǒng)中已存儲的圖像，以及動態(tài)實時查詢新捕捉的圖像并及時通知查詢結(jié)果，是一個針對圖像的實時搜索引擎。搜索到的結(jié)果按照相似度從大到小進行排列，并且只返回相似度最大的前k個圖。由于搜索請求被推送到所有的傳感器，因此，DIS無法擴展到大規(guī)模全球化的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

圖8 DIS系統(tǒng)架構(gòu)

4.8 RTS(real-time search)

RTS是Web實時搜索引擎，RTS搜索對象的內(nèi)容是動態(tài)變化的。近年來由于社交網(wǎng)[84]的發(fā)展，Web實時搜索引擎得到了快速發(fā)展。盡管Web實時搜索引擎不直接支持物理實體的搜索，但它的潛在機制能夠被利用以實現(xiàn)針對物理實體的實時搜索。下面是3個Web實時搜索引擎的例子以及相關(guān)概念。

Twitter（推特）是當(dāng)前非常流行的一個網(wǎng)站，它提供實時的基于Web的公開消息，也稱為微博服務(wù)。Twitter提供了一個網(wǎng)絡(luò)平臺，在這個網(wǎng)絡(luò)平臺中用戶可以用文字（不超過140個字符）的方式實時發(fā)布當(dāng)前正在進行的活動。用戶發(fā)送的消息被推送到Twitter服務(wù)器進行存檔，Twitter利用XMPP協(xié)議提供了一個可實時更新的公共消息池。推特搜索（search.twitter.com）是推特自己的搜索引擎。用戶可以使用關(guān)鍵字在大量的Twitter消息中實時地搜索出最新的消息。

OneRiot(www.oneriot.com)是一個實時搜索引擎，重點通過社交網(wǎng)站如Digg和Twitter的用戶共享鏈接。OneRiot僅對被共享的網(wǎng)站進行索引，重點搜索與社交網(wǎng)站用戶有關(guān)的內(nèi)容。

Technorati.com是一個微博搜索引擎。通過這個網(wǎng)站，Technorati實時地檢索數(shù)以百萬計的博客文章，并能在幾秒之內(nèi)返回結(jié)果給用戶。當(dāng)用戶更新微博時，通過調(diào)用一個專門的API（叫做remote procedure call）向搜索引擎發(fā)出一個提示消息。然而，最近該網(wǎng)站指出不再使用這種提示，因為多達90%的這類提示信息是垃圾郵件或者非博客信息。由于物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模和高度動態(tài)性，這一方法并不適合于物聯(lián)網(wǎng)。

搜索空間的受限性是上述實例的共同之處。Twitter不僅嚴(yán)格限制了消息的大小，還限制了發(fā)布消息的速率。OneRiot僅在社交網(wǎng)絡(luò)空間中進行搜索。Technorati僅考慮微博這一網(wǎng)絡(luò)空間。它們的另外一個共同點是使用用戶指定的提示信息，這影響了網(wǎng)站被重新索引的頻率和搜索結(jié)果的排序。最后，Twitter使用了集中式的方式把數(shù)據(jù)存儲在Twitter服務(wù)器中，因此Twitter能夠?qū)崟r地查看用戶發(fā)布的消息。

相比于人類產(chǎn)生的信息量，傳感器產(chǎn)生的內(nèi)容無論是在數(shù)量和更新頻率上都要大很多。因此，物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的挑戰(zhàn)要比以上3個實例復(fù)雜得多，然而，如何借鑒上述3個實例的關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)一個物聯(lián)網(wǎng)的實時搜索，這有待于進一步的研究。

4.9 其他系統(tǒng)

CASSARAM[85,86]提出了利用云計算解決物聯(lián)網(wǎng)搜索的架構(gòu)問題。該系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)的基礎(chǔ)上建立了一個感知服務(wù)的云，通過云計算方式對傳感器和傳感器數(shù)據(jù)進行管理。CASSARM還提出了基于情景感知的搜索方式以提高搜索的效率，涉及如用戶偏好、傳感器可靠性、精度、位置、電池壽命等情景信息；同時，CASSARAM運用語義技術(shù)和定量推理提高了系統(tǒng)的性能。

文獻[87]提出了一個基于時空、狀態(tài)值、關(guān)鍵字的混合式物聯(lián)網(wǎng)搜索引擎框架IOT-SVK，它是一個支持多模態(tài)檢索條件的搜索系統(tǒng)。傳感器的位置信息可能隨著時間的變化而改變，IOT-SVK提出了用大小相等的網(wǎng)格區(qū)域代替原始的曲線路徑，這解決了由于位置的動態(tài)變化造成索引的頻繁更新而帶來的開銷問題。

文獻[88]指出對于連續(xù)變化的傳感器數(shù)據(jù)，搜索一段時間內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)值往往比搜索某一個時間點的傳感器數(shù)據(jù)值更具有實際意義。該文使用模糊集的方法對搜索要求和傳感器數(shù)據(jù)進行相似度匹配，以獲得所要的搜索結(jié)果。該方法的使用節(jié)省了通信開銷，解決了物聯(lián)網(wǎng)搜索的大規(guī)模和實時性的問題。

文獻[89]利用模糊集有效地比較傳感器間輸出值的相似性，從而實現(xiàn)傳感器相似性搜索。文獻[90]基于基于橢圓曲線設(shè)計了一個密碼安全協(xié)議（ECC）的安全增強物聯(lián)網(wǎng)搜索引擎。文獻[91]根據(jù)智能設(shè)備的邏輯位置建立結(jié)構(gòu)化的樹形搜索圖，位置屬性是智能設(shè)備的主要屬性，根據(jù)位置屬性進行智能設(shè)備的搜索，并且提出了4種查詢類型：詳盡查詢（EXQ）、基數(shù)查詢（CAQk）、最佳努力查詢（BEQ）、查詢請求（RFQ）。表2給出了8個典型的物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)之間的比較。

5 面臨的挑戰(zhàn)及展望

綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)搜索的研究還處于起步階段，對其關(guān)鍵技術(shù)還有待進一步的深入研究。目前已有的一些原型系統(tǒng)也只是針對某一個方面給出的解決方案，還無法應(yīng)用于真正意義上的全球化的物聯(lián)網(wǎng)，而且這些方案還未得到業(yè)界的一致認同和實際的廣泛應(yīng)用。因此，物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的挑戰(zhàn)以及未來的研究空間都很大。

5.1 物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的挑戰(zhàn)

1)物聯(lián)網(wǎng)搜索的架構(gòu)設(shè)計。物聯(lián)網(wǎng)搜索與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索的不同，物聯(lián)網(wǎng)搜索需要設(shè)計一種新的架構(gòu)。然而，為物聯(lián)網(wǎng)搜索設(shè)計一種合適的搜索引擎架構(gòu)并非是件容易的事。因為從數(shù)據(jù)采集、爬取、索引、存儲、用戶搜索意圖的理解和搜索方案的設(shè)計、知識挖掘到查詢每個過程都不同于傳統(tǒng)的搜索引擎，都需要一種新的技術(shù)。

2)數(shù)據(jù)的有效表示和感知。物聯(lián)網(wǎng)搜索對象廣泛，包括網(wǎng)頁、文檔、音頻、視頻以及種類繁多的傳感器數(shù)據(jù)。因此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的有效感知和表示成為了一大挑戰(zhàn)。

表2 物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)的比較

3)物理實體的定位。位置信息是物聯(lián)網(wǎng)實體中最重要的信息之一。如何在異構(gòu)、多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實現(xiàn)物理實體的定位是物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的挑戰(zhàn)之一。

4)實時性。物聯(lián)網(wǎng)最重要的功能之一是實時跟蹤，然而由于傳感器狀態(tài)的高度動態(tài)性使傳感器讀數(shù)很容易過期，這給實時跟蹤傳感器讀數(shù)，為用戶提供準(zhǔn)確實時的傳感器數(shù)據(jù)帶來了挑戰(zhàn)。

5)大規(guī)模性和異構(gòu)性。物聯(lián)網(wǎng)最大的特征之一是數(shù)據(jù)的大規(guī)模和異構(gòu)性。物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模和異構(gòu)性給通信資源、通信方式、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)檢索等帶來了挑戰(zhàn)。

6)語境與語義理解[92]。傳感器捕捉到的是原始數(shù)據(jù)。然而，用戶感興趣的是物理現(xiàn)象而不是傳感器的原始數(shù)據(jù)。例如，人們會搜索一個安靜的地方，而不是搜索音量小于30 dB的地方。因此，需要相關(guān)機制把原始數(shù)據(jù)解釋成物理現(xiàn)象。物聯(lián)網(wǎng)搜索應(yīng)能夠自動、智能化地識別物理實體的語義信息；同時，結(jié)合用戶請求的上下文、用戶的情緒及歷史偏好、被搜索對象所在環(huán)境的情景信息、時空特性等因素智能地分析用戶的搜索意圖，引導(dǎo)用戶制定更好的搜索方案。

7)安全和隱私問題。物聯(lián)網(wǎng)搜索的安全問題以及隱私問題比傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)更加重要和復(fù)雜。對于網(wǎng)頁，人們可以選擇不使用，或者把其設(shè)置為不可訪問。但是，當(dāng)傳感器嵌入到每一個物理實體（如一件衣服）時，用戶可能都不知道它們的存在。此外，傳感器的資源受限，在設(shè)計安全協(xié)議時必須考慮資源消耗的問題，這使在物聯(lián)網(wǎng)上實施安全管理更加困難。

5.2 物聯(lián)網(wǎng)搜索研究展望

1)物聯(lián)網(wǎng)搜索的架構(gòu)問題

未來物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)的設(shè)計原則應(yīng)該是分布式的、并行的、松散耦合的。未來的物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)是由許多分布式的子搜索服務(wù)構(gòu)成的，它們之間相互協(xié)作共同完成搜索任務(wù)。如何設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)搜索系統(tǒng)的子搜索服務(wù)的架構(gòu)以及子服務(wù)之間如何協(xié)作都是需要進一步研究的問題。

2)針對物聯(lián)網(wǎng)高度動態(tài)性的解決方案

物聯(lián)網(wǎng)實體高頻率的動態(tài)加入和退出以及物理實體狀態(tài)信息的高度動態(tài)性是物聯(lián)網(wǎng)搜索面臨的關(guān)鍵難點問題，這使傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)機制以及索引機制不再使用。現(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)提出了預(yù)測機制和按時間段搜索2種解決方法。預(yù)測是指通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析挖掘出規(guī)律，從而利用挖掘出的規(guī)律預(yù)測未來某個時間物理實體的狀態(tài)信息。Dyser用卷積和傅里葉變化的方式預(yù)測有周期規(guī)律的物理實體的周期，這種預(yù)測方式針對的是有周期規(guī)律的物理實體，顯然無法應(yīng)用于其他物理實體?，F(xiàn)有的預(yù)測機制還不完善和準(zhǔn)確，如何利用預(yù)測理論方面的知識（如機器學(xué)習(xí)、灰色理論預(yù)測等）設(shè)計出較完善和準(zhǔn)確的預(yù)測機制這是未來的一個研究方向。除了預(yù)測機制和按時間段搜索這2種方案，提出別的解決實體高度動態(tài)性問題的解決方法也是值得研究的問題。

3)基于情景感知和推理實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的高效和智能化搜索

對用戶和物聯(lián)網(wǎng)實體情景信息的感知、推理和理解能夠提高物聯(lián)網(wǎng)搜索的效率和準(zhǔn)確性。情景信息有顯式和隱式2種。物聯(lián)網(wǎng)搜索應(yīng)該具有感知和提取顯式的情景信息能力，并且根據(jù)推理機制推出隱式的情景信息。

4)物聯(lián)網(wǎng)搜索語言的研究

物聯(lián)網(wǎng)搜索應(yīng)該支持多模態(tài)條件的檢索，例如用戶可以同時輸入傳感器類型、傳感器位置、傳感器狀態(tài)值、時間值等多模態(tài)條件進行檢索。然而，目前大多搜索都是采用關(guān)鍵字形式的方式進行搜索，基于關(guān)鍵字形式的搜索無法準(zhǔn)確、全面地表達用戶的搜索請求。因此，需要一種描述能力強的搜索語言提高搜索服務(wù)的性能和體驗度。

5)物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘的研究

物聯(lián)網(wǎng)的搜索數(shù)據(jù)具有強烈異構(gòu)性、多元性、多模態(tài)性、多屬性和多維度性特征，為了保證搜索的質(zhì)量，需要在物聯(lián)網(wǎng)搜索中對獲取到的各類搜索數(shù)據(jù)進行深度分析與融合，才能得到準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。由多個傳感器融合后的信息可以更精確、更全面、更可靠，這是單個傳感器無法完成的。對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘可以挖掘出隱藏的更抽象的有價值的信息。

6)物聯(lián)網(wǎng)搜索與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的無縫整合

將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與成熟的Web技術(shù)相結(jié)合，把物理實體用傳統(tǒng)網(wǎng)頁的形式表示，對物理實體的搜索同時也轉(zhuǎn)化成了對網(wǎng)頁的搜索是物聯(lián)網(wǎng)搜索的一個研究方向。另外，現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎（如Google，Baidu，Bing等）已經(jīng)表現(xiàn)得相當(dāng)完善和成熟，并且已設(shè)計出大量先進的算法和技術(shù)。所以將物聯(lián)網(wǎng)搜索和現(xiàn)有的搜索引擎進行無縫整合也是物聯(lián)網(wǎng)搜索的一個研究方向。

7)物理網(wǎng)搜索的安全問題

物聯(lián)網(wǎng)搜索范圍廣，即包含傳統(tǒng)的網(wǎng)頁、文檔、視頻、音頻，又包含物理世界中的實體。因此物聯(lián)網(wǎng)搜索的安全隱私問題比傳統(tǒng)的搜索引擎更加重要和復(fù)雜，既要面臨傳統(tǒng)信息安全的各種問題，又要面對物聯(lián)網(wǎng)自身的特殊問題，如物理實體的訪問控制和隱私性等。物聯(lián)網(wǎng)搜索的安全問題也是未來的一個研究方向。

6 結(jié)束語

物聯(lián)網(wǎng)搜索的對象由傳統(tǒng)的網(wǎng)頁、文檔等延伸到物理世界，物理世界信息量大且復(fù)雜多變，這導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)搜索比傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)搜索面臨更多更大的挑戰(zhàn)。本文分析了物聯(lián)網(wǎng)搜索的相關(guān)概念及其框架，物聯(lián)網(wǎng)搜索的特點，物聯(lián)網(wǎng)搜索的相關(guān)技術(shù)，對現(xiàn)有的系統(tǒng)和算法進行了比較總結(jié)，最后分析了目前研究中存在的問題，并展望了其未來的發(fā)展方向。

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