Tiếp Cận Semantic Web Phát Triển Ứng Dụng Ubiquitous Thích Nghi Ngữ Cảnh Và Người Dùng – Hệ Thống Bk-Event.docx

Tiếp cận Semantic Web phát triển ứng dụng Ubiquitous thích nghi ngữ cảnh và người dùng – Hệ thống BK Event PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1 Mục đích nội dung của ĐATN Tiếp cận Semantic web phát[.]

PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

1 Mục đích nội dung của ĐATN

Tiếp cận Semantic web phát triển ứng dụng ubiquitous thích nghi ngữ cảnh vàngười dùng

2 Các nhiệm vụ cụ thể của ĐATN

thích nghi ngữ cảnh (Context – awareness)

cảnh, các mô hình áp dụng semantic web vào các hệ thống thích nghi ngữcảnh

dùng – BK-Event

3 Lời cam đoan của sinh viên:

Tôi – sinh viên Tuấn Nguyên Đạt - cam kết ĐATN là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của TS.Cao Tuấn Dũng

Các kết quả nêu trong ĐATN là trung thực, không phải là sao chép toàn văn của bất

Hà Nội, ngày tháng năm

Giáo viên hướng dẫn

TS.Cao Tuấn Dũng

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, em xin được chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc tới các thầy cô giáo trong trường Đại học Bách Khoa Hà Nội nói chung và các thầy cô trong khoa Công nghệ Thông tin, bộ môn Công nghệ phần mềm nói riêng đã tận tình giảng

dạy, truyền đạt cho em những kiến thức, những kinh nghiệm quý báu trong suốt 5 năm học tập và rèn luyện tại trường.

Em xin được gửi lời cảm ơn đến thầy Cao Tuấn Dũng - Giảng viên bộ môn Công nghệ phần mềm, khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học Bách Khoa

Hà Nội đã hết lòng giúp đỡ, hướng dẫn và chỉ dạy tận tình trong quá trình em làm

đồ án tốt nghiệp.

Cuối cùng, em xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè đã

động viên, chăm sóc, đóng góp ý kiến và giúp đỡ trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành đồ án tốt nghiệp.

Hà Nội, ngày 19 tháng 05 năm 2008

Tuấn Nguyên Đạt Sinh viên lớp Công nghệ phần mềm – K48 Khoa Công nghệ Thông tin - Đại học Bách Khoa Hà Nội

TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPHiện nay, cùng với tốc độ phát triển mạnh mẽ của ngành truyền thông và công nghệthông tin, máy tính đã trở thành vật không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta.Ubiquitous computing là một mô hình tính toán mới nhằm nâng cao khả năng củacác máy tính bằng cách kết nối chúng thông qua một môi trường vật lý và làm chochúng hoạt động trong suốt với người dùng Nội dung đồ án của tôi nghiên cứu vềUbiquitous Computing và ứng dụng của semantic web vào các hệ thông UbiquitousComputing đó Trong đồ án này, tôi sẽ tìm hiểu các mô hình ứng dụng semanticweb vào các hệ thống thích nghi ngữ cảnh Và từ đó, tôi xây dựng một ứng dụngthử nghiệm đó là hệ thống BK-Event - hệ thống thông báo sự kiện có thích nghi ngữcảnh người dùng.

ABSTRACT OF THESISNowadays, with the rapid development of Telecommunication and Informationtechnology, computer becomes a inseparable thing in our life Ubiquitouscomputing is a new paragram computing that enhances computer’s capacities byconnecting computers via a physical environment and make it transparent to users.This thesis researches the Ubiquitous computing and applies semantic web inUbiquitous computing system In this thesis, I research model of applying semanticweb in context-aware system After that, I design and implement a demoapplication: BK Event – announce events with user’s context-awareness.

Mục lục

PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1

LỜI CẢM ƠN 2

ABSTRACT OF THESIS 4

CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ UBIQUITOUS COMPUTING 10

1.1 U BIQUITOUS C OMPUTING LÀ GI ? 10

1.2 T ƯƠNG TÁC TRONG HỆ THỐNG U BIQUITOUS C OMPUTING 11

1.3 “T HÍCH NGHI NGỮ CẢNH ” Đ ẶC TRƯNG CƠ BẢN CỦA HỆ THỐNG U BICOMP 13

1.3.1 Khái niệm ngữ cảnh 14

1.3.2 Những khó khăn khi xây dựng một hệ thống thích nghi ngữ cảnh 16

1.3.3 Một số hệ thống thích nghi ngữ cảnh hiện nay 18

1.3.3.1 Hệ thống PAC TAB 18

1.3.3.2 Tính toán có tri giác(Sentient computing) – dự án tại Cambridge 18

CHƯƠNG II: GIỚI THIỆU VỀ SEMANTIC WEB 20

2.1 W ORLD WIDE WEB VÀ NHỮNG HẠN CHẾ CỦA NÓ 20

2.2 S Ự RA ĐỜI CỦA S EMANTIC WEB 20

2.2.1 Semantic Web là gì ? 21

2.2.2 Semantic Web mang lại những gì ? 22

2.2.2.1 Máy có thể hiểu được thông tin trên Web 22

2.2.2.2 Thông tin được tìm kiếm nhanh chóng và chính xác hơn 23

2.2.2.3 Dữ liệu liên kết động 23

2.2.2.4 Hỗ trợ công cụ tự động hóa 23

2.2.3 Kiến trúc của Semantic Web 23

2.2.3.1 Lớp Unicode & URI: 24

2.2.3.2 Lớp XML cùng với các định nghĩa về namespace và schema 24

2.2.3.3 Lớp RDF [RDF] và RDFSchema [RDFS]: 24

2.2.3.4 Lớp Ontology 25

2.2.3.5 Lớp logic 25

2.2.3.6 Lớp Proof 25

2.2.3.7 Lớp Trust 26

2.3 O NTOLOGY 26

2.3.1 Khái niệm ontology 26

2.3.2 Phương pháp xây dựng ontology 27

2.3.2.1 Xác định lĩnh vực và phạm vi của Ontology 27

2.3.2.2 Xem xét việc sử dụng lại các ontology có sẵn 27

2.3.2.3 Liệt kê các thuật ngữ quan trọng 28

2.3.2.4 Xác định các lớp và phân cấp của các lớp 28

2.3.2.5 Xác định các thuộc tính 28

2.3.2.6 Xác định giới hạn của các thuộc tính (lực lượng, kiểu giá trị) 29

2.4 N GÔN NGỮ RDF/ RDFS 29

2.4.1 RDF (Resource Description Framework ) 29

2.4.2 RDFS (Resource Description Framework Schema) 31

2.4.3 SPARQL – Truy vấn ngữ nghĩa trong RDF 31

2.5 C ÁC CHÚ THÍCH NGỮ NGHĨA (A NNOTATION ) 33

2.6 B Ộ MÁY SUY DIỄN NGỮ NGHĨA 33

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB VÀO UBICOMP 35

3.1 T ẠI SAO S EMANTIC WEB CÓ THỂ ĐƯỢC ỨNG DỤNG VÀO U BI C OMP ? 35

3.1.1 Semantic web tăng cường khả năng liên tác hoạt động giữa các thiết bị 35

3.1.2 Semantic web tăng cường khả năng thích nghi ngữ cảnh 36

3.2 M ỘT SỐ MÔ HÌNH ỨNG DỤNG S EMANTIC WEB VÀO U BI C OMP 38

3.2.1 Semantic Web được ứng dụng trong việc xây dựng hệ thống UbiComp trong phạm vi môi trường hẹp 38

3.2.2 Sử dụng Semantic web để liên kết các hệ thống UbiComp với nhau – IGPF (Integrated Global Pervasive Computing Framework) 40

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG BK-EVENT 44

4.1 T ỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG BK-E VENT 44

4.1.1 Mục đích của hệ thống 45

4.1.2 Phạm vi của hệ thống 46

4.2 C ÁC YÊU ĐỐI VỚI MỘT HỆ THỐNG MOBILITY CÓ THÍCH NGHI NGỮ CẢNH 46

4.2.1 Dịch vụ dạng đẩy (Push) và dịch vụ dạng kéo (Pull) 46

4.2.2 Thích ứng tầng hiển thị 47

4.2.3 Thích ứng theo ngữ cảnh cá nhân người dùng 47

4.2.4 User Profile 48

4.3 C ÁC YÊU CẦU PHI CHỨC NĂNG ĐỐI VỚI HỆ THỐNG BK-E VENT 49

4.4 P HÂN TÍCH HỆ THỐNG VỀ MẶT CHỨC NĂNG 50

4.4.1 Quản lý User Profile: 51

4.4.1.1 Tạo Profile 51

4.4.1.2 Xem và cập nhật profile: 51

4.4.2 Quản lý sự kiện 52

4.4.2.1 Hiển thị sự kiện 52

4.4.2.2 Tìm kiếm sự kiện 52

4.4.2.3 Nhập sự kiện 52

4.4.3 Xác định vị trí người dùng 52

4.4.4 Cấu hình chế độ hoạt động 52

4.4.5 Đăngký 52

4.4.6 Đăng nhập 53

4.4.7 Quản lý người dùng 53

4.4.8 Đăng xuất 53

4.5 B IỂU ĐỒ U SE C ASE VÀ ĐẶC TẢ U SE C ASE CỦA HỆ THỐNG 53

4.5.1 Biểu đồ Use Case tổng quan của hệ thống 53

4.6.2 Đặc tả các Use Case của hệ thống 54

4.6.2.1 User Case Đăng ký 54

4.5.2.2 Đăng nhập 55

4.5.2.3 Tạo User Profile 56

4.5.2.4 Xem và cập nhật User Profile 61

4.6.2.5 Xác định vị trí người dùng 62

4.6.2.6 Chọn chế độ hoạt động 63

4.6.2.7 Tìm kiếm sự kiện 64

4.6.2.8 Nhập sự kiện 64

4.5.2.9 Quản lý người dùng 65

4.6.2.10 Đăng xuất 65

CHƯƠNG 5 : THIẾT KẾ HỆ THỐNG BK-EVENT 67

5.1 T HIẾT KẾ KIẾN TRÚC HỆ THỐNG 67

5.2 T HIẾT KẾ DỮ LIỆU 69

5.2.1 Thiết kế thành phần ontology phục vụ mô hình hóa User Profile 69

5.2.1.1 Các khái niệm có trong User Profile 69

5.2.1.2 Mô tả các lớp có trong thành phần User Profile 70

5.2.1.3 Đồ thị mô tả các khái niệm trong thành phần ontology User Profile 79

5.2.1.4 Sử dụng Ontology để tạo các chú thích ngữ nghĩa về User Profile 80

5.2.2 Thiết kế thành phần ontology phục vụ mô tả Event 82

5.2.2.1 Các Lớp trong thành phần ontology về các sự kiện 82

5.2.2.3 Đồ thị mô tả các khái niệm trong thành phần ontology Event 87

5.2.2.4 Sử dụng ontology để xây dựng annotation về Event 87

5.2.3 Đối sánh ngữ nghĩa giữa User Profile và Sự kiện 88

5.2.4 Thiết kế bảng 89

5.3 T HIẾT KẾ VÀ CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH 90

5.3.1 Cấu trúc chức năng tìm kiếm sự kiện thích nghi với ngữ cảnh người dùng 90

5.3.2 Module Đăng ký tài khoản người dùng 95

5.3.3 Đăng nhập 96

5.3.4 Tạo User profile 98

5.3.5 Xem, cập nhật userProfile 99

5.3.6 Xác định vị trí người dùng 100

5.4 T HIẾT KẾ GIAO DIỆN 101

5.4.1 Thiết kế trang chủ 102

5.4.2 Thiết kế trang Login 103

5.4.3 Thiết kế trang Register 104

5.4.4 Thiết kế trang Main 104

5.4.5 Thiết kế trang profile 105

5.4.6 Thiết kế trang personalInfo 106

5.4.7 Thiết kế trang Interest 106

5.4.8 Trang tạo lịch làm việc : schedulerWhat 107

5.4.9 Trang tạo lịch làm việc : schedulerWhen 107

5.4.10 Trang tạo lịch làm việc : schedulerWhere 107

5.4.11 Trang tạo lịch làm việc : schedulerWith 108

5.4.12 Trang hiển thị danh sách các sự kiện 108

5.4.13 Trang hiển thị chi tiết sự kiện 109

CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 110

6.1 C ÀI ĐẶT VÀ CẤU HÌNH 110

6.2 C ÁC KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 110

6.2.1 Thích ứng với thiết bị hiển thị 110

6.2.2 Thích ứng theo nội dung hiển thị theo ngữ cảnh người dùng 112

CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 114

7.1 K ẾT LUẬN 114

7.1.1 Kết quả về mặt nghiên cứu 114

7.1.2 Kết quả thu được về mặt ứng dụng 114

7.2 H ƯỚNG PHÁT TRIỂN : 115

TÀI LIỆU THAM KHẢO 116

PHỤ LỤC 117

Danh mục các hình vẽ

HÌNH 1: MÁY TÍNH TỒN TẠI KHẮP MỌI NƠI XUNG QUANH CHÚNG TA 11

HÌNH2: TƯƠNG TÁC GIỮA NGƯỜI DÙNG VÀ MÔI TRƯỜNG 13

HÌNH 3: MÔ HÌNH PHÂN CẤP NGỮ CẢNH 17

HÌNH 4: PAC TAB 19

HÌNH 5: SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA SEMANTIC WEB 22

HÌNH 6: ĐỀ XUẤT ĐẦU TIÊN VỀ WWW CỦA TIM BERNERS-LEE NĂM 1989 22

HÌNH 8: KIẾN TRÚC CỦA SEMANTIC WEB 25

HÌNH 9: MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC THÀNH PHẦN TRONG TRIPLE 31

HÌNH 10: MÔ TẢ MỘT PHÁT BIỂU ĐƠN GIẢN BẰNG ĐỒ THỊ 31

HÌNH 11: VÍ DỤ VỀ RDFS 32

HÌNH 12: SEMANTIC WEB GIÚP TĂNG CƯỜNG KHẢ NĂNG LIÊN KẾT GIỮA CÁC THIẾT BỊ 36

HÌNH 13: MÔ HÌNH HÓA NGỮ CẢNH MỨC CAO HƠN 38

HÌNH 14: SMART ROOM - MỘT MÔ HÌNH ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB VÀO UBICOMP 39

HÌNH 15: VAI TRÒ CỦA NGƯỜI DÙNG TRONG CÁC MÔI TRƯỜNG KHÁC NHAU LÀ KHÁC NHAU 41

HÌNH 16: MÔ HÌNH KẾT NỐI CÁC HỆ THỐNG UBICOMP LẠI VỚI NHAU 42

HÌNH 17: KIẾN TRÚC CỦA IGPF 43

HÌNH18: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG BK-EVENT 46

HÌNH 19: MÔ HÌNH XÂY DỰNG ỨNG DỤNG MOBILE WEB 47

HÌNH 20: HIỂN THỊ KHÁC NHAU TÙY THEO KHẢ NĂNG CỦA TỪNG THIẾT BỊ 48

HÌNH 21: MỘT VÍ DỤ USER PROFILE 49

HÌNH 22: USER ROLE 50

HÌNH 24: BIỂU ĐỒ USE CASE TỔNG QUAN CỦA HỆ THỐNG 54

HÌNH 25: BIỂU ĐỒ USE CASE MỨC 2 CHO CHỨC NĂNG TẠO USER PROFILE 57

HÌNH 26: BIỂU ĐỒ USE CASE TẠO LỊCH 59

HÌNH 29: KIẾN TRÚC CỦA HỆ THỐNG BK-EVENT 68

HÌNH 30: PHÂN CẤP CÁC LỚP TRONG USER PROFILE 71

HÌNH 31: ĐỒ THỊ CÁC KHÁI NIỆM TRONG ONTOLOGY USER PROFILE 80

HÌNH 32: ĐỒ THỊ BIỂU DIỄN THÔNG TIN CỦA MỘT USER PROFILE 81

HÌNH 33: ĐỒ THỊ CÁC MỨC KHÁI NIỆM TRONG ONTOLOGY VỀ CÁC SỰ KIỆN 88

HÌNH 34: ĐỒ THỊ BIỂU DIỄN THÔNG TIN VỀ MỘT SỰ KIỆN 89

HÌNH 35: ĐỐI SÁNH GIỮU USER PROFILE VÀ EVENT 90

HÌNH 36: MÔ HÌNH ĐỐI SÁNH GIỮA NGỮ CẢNH NGƯỜI DÙNG VÀ SỰ KIỆN 92

HÌNH 37: ĐỐI SÁNH CHÍNH XÁC 93

HÌNH 38: ĐỐI SÁNH GỘP 93

HÌNH 39: ĐỐI SÁNH TỔNG QUÁT 94

HÌNH 40: MÔ HÌNH REGISTER 97

HÌNH 41: MÔ HÌNH LOGIN 98

HÌNH 42: MÔ HÌNH CHỨC NĂNG TẠO USER PROFILE 99

HÌNH 43: MÔ HÌNH CHỨC NĂNG XEM USER PROFILE 100

HÌNH 44: MÔ HÌNH CHỨC NĂNG XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ 101

HÌNH 46:SƠ ĐỒ TRANG 102

HÌNH 47: TRANG CHỦ 104

HÌNH 48: TRANG LOGIN 105

HÌNH 49: TRANG REGISTER 105

HÌNH 50: TRANG MAIN 106

HÌNH 51: TRANG PROFILE 106

HÌNH 52: TRANG PERSONAL 107

HÌNH 53: TRANG PREFERENCE 107

HÌNH 54: SCHEWHAT 108

HÌNH 55: SCHEWHEN 108

Danh mục các bảng

BẢNG 1: CÁC THUỘC TÍNH LỚP USER PROFILE 72

BẢNG 2: CÁC THUỘC TÍNH LỚP PERSONALINFO 73

BẢNG 3 CÁC THUỘC TÍNH LỚP PREFERENCE 75

BẢNG 4: CÁC THUỘC TÍNH LỚP SKILL 75

BẢNG 5: CÁC THUỘC TÍNH LỚP INTEREST 77

BẢNG 6: CÁC THUỘC TÍNH LỚP SCHEDULER 77

BẢNG 7: CÁC THUỘC TÍNH LỚP ACTIVITY 78

BẢNG 8: CÁC THUỘC TÍNH LỚP LOCATION 79

BẢNG 9: CÁC THUỘC TÍNH LỚP GEO 80

BẢNG 10: CÁC THUỘC TÍNH LỚP RULE 81

BẢNG 11: CÁC THUỘC TÍNH LỚP EVENT 86

Mở đầu

Hiện nay, ubiquitous computing đang trở thành một xu hướng phát triển mạnh trênthế giới Ở nước ta, tuy các hệ thống thích nghi ngữ cảnh chưa được phát triển nhiềunhưng tính toán di động đã hình thành và đang phát triển mạnh

Nội dung đồ án của tôi là nghiên cứu ứng dụng semantic web vào các hệ thốngUbiqutous và đặc biệt là các hệ thống thích nghi ngữ cảnh người dùng

Về mặt lý thuyết , mục tiêu của đồ án là nghiên cứu tìm hiểu các mô hình ứng dụngsemantic web vào các hệ thống UbiComp nói chung và các hệ thống thích nghi ngữcảnh nói riêng Phải nắm được tại sao semantic web có thể được áp dụng vào các hệthống đó và việc áp dụng semantic web đem lại những ích lợi gì trong việc xâydựng các hệ thống

Và từ đó, về mặt ứng dụng, mục tiêu của đồ án là áp dụng một mô hình ứng dụngsemantic web vào UbiComp để xây dựng lên hệ thống thích nghi ngữ cảnh

Nội dung đề tài là khá rộng, bao hàm nhiều lĩnh vực mới cả về lý thuyết lẫn thựchành Nội dung đồ án được chia bảy phần như sau:

Chương 1: Trình bày về Ubiquitous Computing và các đặc tính của chúng Trong

chương này tôi cũng đi sâu vào nghiên cứu các hệ thống thích nghi ngữ cảnh

Chương 2: Sẽ trình bày về Semantic web, những điểm mạnh của semantic web Trong chương 3, Sẽ tập trung vào các mô hình ứng dụng semantic web vào các hệ

thống Ubiquitous Computing và đặc biệt là các hệ thống tính toán di động có thíchnghi ngữ cảnh.Từ các mô hình đó, tôi đề xuất xây dựng một ứng dụng thử nghiệmtính toán di động thích nghi nghữ cảnh có sử dụng Semantic web: BK-Event

Và chương 4 sẽ là chương phân tích hệ thống BK-Event; phân tích bao gồm cả các

yêu cầu chức năng và phi chức năng

Chương 5 là chương thiết kế và cài đặt hệ thống BK-Event.

Chương 6 là chương cấu hình và kiểm thử và đánh giá hệ thống BK-Event

Cuối cùng, chương 7 : là phần kết luận và hướng phát triển

CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ UBIQUITOUS COMPUTING

Trong chương này, tôi sẽ trình bày những kiến thức tổng quan nhất về UbiquitousComputing và các đặc tính của nó sẽ đi sâu vào nghiên cứu đặc tính cơ bản nhất củamột hệ thống Ubiquitous Computing , đó là đặc tính: “thích nghi ngữ cảnh”

Trước tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu UbiComp là gì và tại sao nó lại là một trong nhữngvấn đề mà hiện nay được quan tâm nhất

Như chúng ta đã biết, một trong những khía cạnh được quan tâm của ngành khoahọc máy tính từ cuối những năm 50 của thế kỷ 20 đó là việc nghiên cứu về mối liên

hệ giữa hệ thống máy tính và con người Trong thời kỳ đầu của ngành khoa họcmáy tính, việc sử dụng máy tính là rất hạn chế, thường là nhiều người sử dụngchung một máy tính và chỉ những người có chuyên môn mới có thể sử dụng đượcmáy tính Dần dần, máy tính trở nên phổ biến và rộng rãi, mỗi người đã có thể sửdụng một máy tính riêng cho những mục đích khác nhau, và người dùng cũng dễdàng sử dụng máy tính hơn

Cho đến ngày nay, với sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông, máytính đã xâm nhập vào mọi lĩnh vực của con người và hỗ trợ con người trong cáchoạt động của mình Thuật ngữ “máy tính” ở đây không chỉ được hiểu đó là cácmáy tính cá nhân, các máy tính để bàn thông thường mà nó được hiểu là bao gồmtất cả các thiết bị có “computer –built in” nghĩa là các thiết bị có chứa trong nó các

bộ vi xử lý, vi điều khiển, ví dụ như: máy giặt, điện thoại, tủ lạnh, Các thiết bịnày ngày càng hiện đại; kích thước của chúng được thu nhỏ; khả năng sử lý đượcnâng cao, tốc độ nhanh, bộ nhớ lớn và có thêm cả trí tuệ nhân tạo trong nó

Như vậy, chúng ta thấy rằng, mối quan hệ giữa máy tính – con người đã thay đổi,

đó là mối quan hệ nhiều – một, trong đó một người được bao quanh bởi rất nhiềucác máy tính, các thiết bị Đây chính là một trong những lý do để hình thành nênkhái niệm UbiComp

Hình 1: máy tính tồn tại khắp mọi nơi xung quanh chúng ta

Mặc dù các thiết bị hiện đại đã hỗ trợ cho chúng ta rất nhiều trong công việc, tuy

người dùng; và hơn nữa, mỗi thiết bị thường chỉ thực hiện được một số công việcnhất định, trong một phạm vi nhất định

Vậy, một ý tưởng được đưa ra là làm sao có thể xây dựng một mô hình tính toánmới mà tại đó các thiết bị có thể liên tác hoạt động với nhau để cùng thực hiện cungcấp các dịch vụ cho người dùng mà các hoạt động của chúng trở nên trong suốt vớingười dùng Đây chính là mô hình tính toán đồng nhất ( Ubiquitous Computing)được đưa ra bởi Mark Weiser vào năm 1991

Theo định nghĩa của Mark Weiser[Weiser,1991]: “UbiComp là một phương thức đểtăng cường công dụng của các máy tính các thiết bị bằng việc kết nối chúng lạithông qua một môi trường vật lý nhưng làm cho chúng hoạt động trong suốt đối vớingười dùng, chúng đáp ứng các dịch vụ cho người dùng mọi lúc, mọi nơi.”

Chúng ta có thể hình dung ra các đặc tính chung của UbiComp:

nhau, ví dụ như các sensor, các thiết bị di động, máy tính, nói chung là cácthiết bị có Computer built –in

 Các thiết bị này được kết nối với nhau để có thể chia sẻ thông tin và cùng phốihợp hoạt động

 Đặc tính thứ ba của UbiComp đó là sự trong suốt đối với người dùng Sự trongsuốt ở đây không phải là vấn đề về kích thước của các thiết bị phần cứng mà

đó là vấn đề người dùng nhận thức như thế nào về sự có mặt của các thiết bị

Để các thiết bị đó trở nên trong suốt đối với nhận thức của người dùng, sựtương tác giữa người dùng với máy tính phải hướng theo nhiệm vụ mà ngườidùng muốn thực hiện Ta sẽ tìm hiểu kỹ đặc tính này trong phần sau

Như vậy, chúng ta đã thấy được Ubiqutous Computing là một mô hình tính toánnhằm kết nối hoạt động của các thiết bị đển nâng cao khả năng đáp ứng với yêu cầucủa người dùng Phần tiếp theo, tôi sẽ trình bày về sự tương tác người – máy trongmột hệ thống Ubiquitous Computing

1.2 Tương tác trong hệ thống Ubiquitous Computing

Các thuật ngữ calm computing, invisible computing, và disappearing computing mô

tả giao diện tương tác người dùng mà UbiComp hướng tới Như đã trình bày ở trên,việc tương tác giữa người dùng và hệ thống trong UbiComp là tương tác hướngnhiệm vụ, nghĩa là người dùng vẫn tương tác với các thiết bị, các công cụ để thựchiện công việc, tuy nhiên, họ chỉ chú tâm đến chính công việc đó, chứ không cầnchú tâm đến việc thực hiện công việc đó như thế nào Trong UbiComp các công cụ

sẽ được nâng cao khả năng xử lý và kết nối để đạt được điều này

Các phương thức tương tác truyền thống là: chuột, bàn phím, giao diện đồ họa Đây là các phương thức tương tác rất phổ biến và được sử dụng nhiều trong các hệthống máy tính

Hiện nay có rất nhiều hướng nghiên cứu để tăng cường khả năng tương tác giữangười và máy như :nhận dạng giọng nói, nhận dạng chữ viết, nhận dạng nét mặt(tương tác tự nhiên) Các hướng nghiên cứu này cố gắng sao cho việc tương tácgiữa người và máy thật gần gũi, giống như việc tương tác giữa người với thế giớithực

Một trong nhứng yêu cầu của việc tương tác với hệ thống đó là phải ghi lại đượcnhững dữ liệu của quá trình tương tác đó Nếu sử dụng tương tác bằng keyboard vàmouse thì dữ liệu nhân được là các ký tự và các tọa độ của con trỏ chuột Ngày nay,tuy có thêm nhiều kiểu tương tác với máy tính nhưng các kiểu tương tác này cũng

cố gắng chuyển dữ liệu tương tác về dạng text (như chuyển từ giọng nói sang text,chữ viết bằng bút điện tử sang text .) Hướng nghiên cứu hiện nay là làm sao cóthể lưu trử dữ liệu tương tác theo đúng dạng gốc của nó

Việc tương tác tự nhiên đem lại nhiều thuận tiện cho người dùng nhưng nó cũng cónhững hạn chế Đó là khả năng nhầm lẫn và mắc lỗi lớn Ví dụ như với việc nhậndạng chữ viết, mặc sự chính xác của hình thức tương tác này có thể lên được đến98% nhưng nó không bao giờ chính xác một cách hoàn toàn được Khi chúng ta sửdụng tương tác theo kiểu đối thoại thì dù nó có được cải tiến đến đâu thì nó vẫn yêucầu cần phải có sự chú ý, đối thoại với người dùng Một vấn đề nữa đối với kiểutương tác này là khi có nhiều các ứng dụng cùng chạy một lúc, các dữ liệu đầu vàocần phải được đưa đến đúng các ứng dụng đó, điều này dẫn đến yêu cầu cần có mộtgiao diện tương tác phức tạp và cần phải có sự chú ý của người dùng trong việc raquyết định

Hình2: Tương tác giữa người dùng và môi trường:

A) Các công nghệ tương tác nằm giữa người dùng và môi trường; B) Các công nghệ

cá nhân gần người dùng như các thiết bị di đông, và C) Công nghệ được nhúng

vào môi trường

Mục đích của UbiComp đó là xây dựng một phương thức tương tác trong suốt vớingười dùng Sự trong suốt với người dùng được thể hiện ở hai yếu tố sau:

 Trong suốt trong việc sử dụng(invisible –in-use): trong suốt trong việc sử dụng

đề cập tới việc người dùng có thể trực tiếp sử dụng các công cụ mà không cầnquan tâm tới việc kiểm tra chúng Khái niệm này thể hiện sự quen thuộc củangười dùng với các dụng cụ, các hoạt động Sự trong suốt này được thể hiệnthông qua cái mà người dùng mong đợi khi thực hiện một công việc nào đó

 Thứ hai là sự trong suốt của các thiết bị (Infrastructural Invisibility ): đề cậptới khả năng của các thiết bị, các công nghệ để có thể đáp ứng các hoạt độngcủa người dùng mà người dùng không cần quan tâm đến sự có mặt của chúng.

Ví dụ như các hệ thống định vị thông qua mạng wireless, các thẻ RFID đượcgắn vào trong các vật…

Như vậy, để thiết kế được một phương thức tương tác trong suốt với người dùng,chúng ta không chỉ quan tâm đến các thiết bị vật lý mà còn cần quan tâm đến cả cácthông tin về môi trường quanh người dùng, trạng thái, vai trò của người dùng cũngnhư mối quan hệ giữa người dùng với môi trường; các thông tin về thói quen, sởthích của người dùng

Để xây dựng được một hệ thống UbiComp, như đã phân tích ở trên, chúng ta cầnphải biết được các thông tin về môi trường xung quang người dùng, thồng tin về cánhân người dùng như các sở thích, các mối quan hệ của người dùng,….Các thôngtin này được gọi chung là ngữ cảnh (Context) người dùng Như vậy, một hệ thốngUbiComp phải là một hệ thống quan tâm đến ngữ cảnh người dùng (Context -awareness)

Việc con người tương tác với môi trường thế giới thực là một quá trình tích lũy lâudài; nó bắt đầu từ khi ta còn rất nhỏ và được tích lũy dần dần trong cuộc sống Nhờnhững tri thức tích lũy này mà chúng ta có được các hoạt động có trí thông minh,như: chúng ta có thể dự đoán được phản hồi của thế giới thực đối với mộ hành độngnào đó:

Ví dụ như: Khi chúng ta bật một công tắc bên cạnh một chiếc đèn ngủ trong phòng

khách sạn, mặc dù chúng ta có thể chưa biết được công tắc đó dùng để bật cái gì,nhưng điều chúng ta mong đợi và dự đoán được đó là đèn sẽ sáng Chúng ta sẽ rất

bị bất ngờ nếu như khi bật công tắc đó mà quạt lại chạy, hay là đài được bật Vậynhững gì chúng ta mong đợi được dựa trên kinh nghiệm, tri thức mà chính chúng tanhận thức được từ cuộc sống

Qua ví dụ đơn giản như trên cho thấy trong một hệ thống UbiComp, khi các máytính được nhúng vào các thực thể trong môi trường thế giới thực; hay nói cách khác,thế giới thực đã trở thành một phần của máy tính thì sự mong đợi của người dùng làlàm sao cho họ có thể tương tác với hệ thống một cách tự nhiên như với thế giớithực Và do đó, khái niệm ngữ cảnh là một khái niệm rất quan trong trong một hệthống UbiComp bởi vì dựa trên các thông tin về ngữ cảnh, chúng ta có thể phản hồiđến người dùng kết quả mà họ mong đợi; chính điều này làm cho người dùng thấythoải mái, tự nhiên như tương tác với thế giới thực Và một hệ thống có thê làmđược điều đó được gọi là một hệ thống có quan tâm đến ngữ cảnh ( Context -awareness)

Chúng ta đã nói nhiều về ngữ cảnh cũng như vai trò của nó trong UbiComp, nhưngchúng ta vẫn chưa biết được ngữ cảnh bao gồm những gì và một hệ thống như thếnào thì được gọi là có quan tâm đến ngữ cảnh Dưới đây tôi sẽ trình bày các vấn đề

đó

Là trạng thái,sự kiện,thông tin có liên quan đến cái gì đó và giúp chúng ta hiểu được nó.

Tuy định nghĩa ngữ cảnh là vậy nhưng tùy từng lĩnh vực khác nhau, nó lại đượchiểu khác nhau Và trong UbiComp Khái niệm ngữ cảnh cũng được hiểu khác mộtchút Dưới đây là những định nghĩa về ngữ cảnh và các đặc tính của nó đã được một

số nhà nghiên cứu về UbiComp đưa ra

Trong nghiên cứu của mình về “ Các ứng dụng có quan tâm đến ngữ cảnh” vào

năm 1994, Schilit đã đưa ra khái niệm về phần mềm có quan tâm đến ngữ cảnh vàcác đặc tính của nó:

“Một phần mềm được gọi là có quan tâm đến ngữ cảnh nếu như nó đáp ứng được yêu cầu của người dùng theo các thông tin về vị trí của người dùng, thông tin về những người xung quanh, các tài nguyên gần người dùng đó Và

nó phải thích nghi được khi các thông tin đó thay đổi theo thời gian”.

[Schilit, 1994]

Như vậy, ngữ cảnh ở đây bao gồm các thông tin về vị trí địa lý, những người và cáctài nguyên xung quanh người dùng Và cũng trong nghiên cứu này, Schilit đã đưa ra

ba bước cơ bản của một phần mềm có quan tâm đến ngữ cảnh:

 Tìm hiểu: học về các thực thể và các thuộc tính của chúng

 Sử dụng : sử dụng các tài nguyên đó

Dự án GUIDE của đại học Lancaster cũng nghiên cứu về việc sử dụng ngữ cảnhtrong một hệ thống hướng dẫn du lịch bằng các thiết bị di động Qua dự án này, họ

đã định nghĩa ngữ cảnh như sau:

“ Có hai loại ngữ cảnh được định nghĩa, đó là ngữ cảnh về cá nhân người dùng và ngữ cảnh về môi trường xung quanh người dùng”.[GUIDE,1991]

Việc phân loại ngữ cảnh ra làm hai loại như trên rất phù hợp Các thông tin về ngữcảnh cá nhân người dùng bao gồm các thông tin riêng về họ như: sở thích của họ,các ràng buộc của họ Những thông tin này là riêng cho từng cá nhân trong khi

đó ngữ cảnh môi trường bao gồm các thông tin chung nhất cho môi trường xungquanh họ

Trong luận án về “Kiến trúc cho việc xây dựng các ứng dụng có khả năng thích

nghi ngữ cảnh” của Anind Dey đưa ra vào năm 2000, ông cũng đưa ra định nghĩa

chung về ngữ cảnh như sau:

“Ngữ cảnh là bất kỳ những thông tin nào được sử dụng để chỉ ra trạng thái của một thực thể Một thực thể có thể là con người, địa điểm hay bất cứ vật nào có liên quan đến sự tương tác giữa người dùng và ứng dụng, bao gồm

cả chính người dùng và ứng dụng đó”.[ Anind Dey, 2000]

Điểm nhấn của định nghĩa ở chỗ nó chỉ ra rằng mọi thông tin mà được dùng để mô

tả trạng thái của một thực thể thì đều là ngữ cảnh; tức là ngữ cảnh là những gì baosát xung quanh một thực thể

Mặc dù vẫn chưa có một khái niệm chung về ngữ cảnh trong UbiComp, nhưng kháiniệm này đã và đang được nghiên cứu và sẽ ngày càng được hoàn thiện Dựa trên

những nghiên cứu đó, trong luận án tiến sĩ của mình về “Ubiquitous Computing và

tính toán thích nghi ngử cảnh” (đại học Lanscater-UK, 2002), Albrecht Schmidt đã

đưa ra mô hình để có thể mô hình hóa được ngữ cảnh Trong mô hình này, kháiniệm ngữ cảnh được mô hình hóa như sau:

 Ngữ cảnh là những gì dùng để mô tả trạng thái, môi trường, các thiết bị vàngười dùng

 Với mỗi ngữ cảnh, các đặc tính phù hợp được chỉ ra và với mỗi đặc tính thìphạm vi các giá trị lại được xác định thông qua ngữ cảnh( phạm vi tùy thuộcvào ngữ cảnh)

Từ đó, một mô hình phân cấp được đưa ra để mô hình hóa ngữ cảnh

 Với yếu tố cá nhân người dùng, ta chia làm ba yếu tố đó là

 Thông tin về người dùng : bao gồm các thông tin như: sở thích của ngườidùng, các ràng buộc của họ, thói quen, điều kiện sức khỏe…

xung quanh, vai trò của người dùng,…

 Với yếu tố môi trường vật lý, ta cũng chia làm ba yếu tố sau:

 Vị trí

 Các điều kiện vật lý như: nhiệt độ, ánh sáng,…

 Các cơ sở hạ tầng vật lý: các thiết bị, công nghệ, các tài nguyên được sửdụng cho việc tính toán, kết nối và thực hiện nhiệm vụ

Và tiếp sau đó, với mỗi yếu tố, ta lại xác định các đặc trưng của nó và lại phân cấptiếp

Tuy mô hình ngữ cảnh trên rất rõ ràng, xong khó khăn là ở chỗ làm thế nào để xácđịnh được các đặc tính nào là liên quan để đưa vào mô hình ngữ cảnh Ta thấy,trạng thái, môi trường đều thay đổi theo thời gian, do vậy lịch sử ngữ cảnh là mộtyếu tố quan trọng và cần được xem xét

1.3.2 Những khó khăn khi xây dựng một hệ thống thích nghi ngữ cảnh

Từ những nghiên cứu, những ví dụ trên, chúng ta thấy rằng: việc thích nghi đượcvới ngữ cảnh sẽ làm cải thiện các ứng dụng, các hệ thống hiện nay Tuy nhiên, việcxây dựng được một hệ thống có khả năng thích nghi ngữ cảnh gặp một số trở ngạisau:

 Trở ngại đầu tiên đó là việc hiểu được khái niệm ngữ cảnh: Ngữ cảnh là gì và nóliên quan đến thế giới thực như thế nào? Có khái niệm ngữ cảnh tổng quát, haychỉ có khái niệm ngữ cảnh cho từng lĩnh vực cụ thể?

 Vấn đề thứ hai đó là các thông tin về ngữ cảnh được sử dụng như thế nào để cóthể cải thiện được các ứng dụng và làm thể nào hệ thống có thể hiểu được ngữcảnh để đưa ra quyết định đúng đắn

 Tiếp đó là vấn đề làm thể nào để đạt được các thông tin về ngữ cảnh Ta có thểhình dung quá trình thu nhận ngữ cảnh đó là quá trình ghi nhận lại trạng thái củathế giới thực, chỉ ra những đặc tính của nó, mô hình hóa nó để đưa vào hệ thống.Quá trình này rất phức tạp, bao gồm các hoạt động như : các hệ thống xác định

vị trí, hệ thống sensor, mô hình hóa người dùng,

 Khi đạt được các thông tin về ngữ cảnh rồi, thì việc mô hình hóa các thông tin

đó, biến các thông tin đó thành các thông tin ngữ cảnh sử dụng cũng là một khókhăn lớn trong việc xây dựng hệ thống thích nghi ngữ cảnh

người và máy Khi một hệ thống gọi là thích nghi ngữ cảnh thì hoạt động của nóphụ thuộc vào ngữ cảnh sử dụng, và mục đích cuối cùng là nó phải phản hồi

giống như người dùng mong đợi Và làm thế nào để người dùng hiểu được hệthống, hành vi của nó cũng như việc điều khiển nó như thế nào.

thích nghi ngữ cảnh hoạt động trong các ngữ cảnh cụ thể, do đó việc lượng giá

nó cũng phải được thực hiện trong ngữ cảnh Trong trường hợp một chức năngnào đó chỉ có trong một điều kiện ngữ cảnh cụ thể, nó đòi hỏi việc lượng giáphải tạo ra, giả lập được ngữ cảnh đó Điều đó gây ra khó khăn trong việc lượnggiá

Trong chương 3, tôi sẽ trình bày một cách tiếp cận để giải quyết các khó khăn này

đó là việc sử dụng Semantic web để hỗ trợ xây dựng các hệ thống thích nghi ngữcảnh

1.3.3 Một số hệ thống thích nghi ngữ cảnh hiện nay

Hình 4: Pac tab

Hệ thống PARCTAB được phát triển tại trung tâm PARC (Palo Alto ResearchCenter) gồm nhiều thiết bị di động và cố định với kích thước khác nhau Mục đíchcủa dự án là thiết kế thiết bị di động có hỗ trợ việc kết nối cá nhân; xây dựng mộtkiến trúc cho tính toán di động và xây dựng các ứng dụng thích nghi ngữ cảnh dựatrên kiến trúc đó Vị trí của thiết bị di động được xác định thông qua các thiết bị cókết nối quang học

Khái niệm tính toán có tri giác được đưa ra bởi phòng nghiên cứu ORL tạiCambridge Dự án đó đã trở thành một framework cho các dự án khác thực hiệntheo

“Tính toán có tri giác: Sử dụng các sensor và dữ liệu về trạng thái của các tài nguyên để có thể duy trì một mô hình hóa thế giới thực được chi sẻ bởi người dùng và ứng dụng.”[ ORL]

Dự án này được xuất phát từ ý tưởng: con người thì quan sát môi trường xungquanh và tương tác với chúng để thực hiện công việc dựa trên những gì mình quansát được Để một ứng dụng có khả năng tương tác như vậy, một mô hình thế giớithực được xây dựng Người dùng có thể thấy được sự thay đổi thường xuyên của

mô hình thế giới thực dựa trên các quan sát và nhận thức của mình còn một hệthống, nó có thể quan sát thế giới thực dựa vào các sensor cập nhật thường xuyêncác thông tin về môi trường Và họ đưa ra kết luận:

“Chúng ta sẽ làm gì nếu các chương trình máy tính có thể hiểu được mô hình thế giới thực? Như vậy, bằng việc tương tác với thế giới thực, chúng ta

có thể tương tác với các chương trình máy tính thông qua mô hình này Điều

đó có nghĩa là toàn bộ thế giới thực đều là giao diện tương tác” [ ORL]

Kết chương:

Với các nghiên cứu ở trên về UbiComp, Chúng ta có thể hình dung ra viễn cảnh màUbiComp có thể mang lại Ví dụ như khi bạn đi mua hàng trong siêu thị, hệ thốngđược kết nối với tủ lạnh nhà bạn và bạn sẽ thông báo trong tủ lạnh nhà bạn có gì,những gì sắp hết và khi bạn mua hàng, tất cả các hàng hóa trong giỏ hàng của bạn

sẽ tự động được thanh toán bằng thẻ tín dụng…Hay như bạn đi thăm quan một việnbảo tàng, khi bạn đến gần một hiện vật nào đó, hệ thống sẽ tự động cung cấp cácthông tin về hiện vật đó cũng như trả lời các câu hỏi của bạn về hiện vật đó, chophép bạn có thể thảo luận trực tiếp về nó với một ai đó…

Tóm lại, dù đến nhanh hay chậm, tương lai của máy tính sẽ là máy tính có trí thôngminh, nó có khả năng nhận diện tình huống, cung cấp dịch vụ cá nhân ở mọi nơi,mọi lúc Khi đó chúng ta có thể truy cập máy tính ở bất kỳ đâu, bất kỳ thời điểmnào, có thể giao tiếp với những đồ vật xung quanh

CHƯƠNG II: GIỚI THIỆU VỀ SEMANTIC WEB

Hệ thống mạng toàn cầu đã trở nên rộng khắp thông qua một loạt các tiêu chuẩnđược thiết lập rộng rãi và đảm bảo được các thành phần ở các mức độ khác nhau.Giao thức TCP/IP đảm bảo rằng chúng ta không phải lo lắng về việc chuyển từngbit dữ liệu thông qua hệ thống mạng nữa Tương tự như vậy, HTTP và HTML đãcung cấp các cách tiêu biểu để có thể nhận thông tin và trình diễn các tài liệu siêuvăn bản

Tuy nhiên, có một khối lượng khổng lồ các tài nguyên trên Web, điều này làm nảysinh vấn đề nghiêm trọng là làm thế nào để tìm kiếm chính xác tài nguyên mìnhmong muốn Dữ liệu trong các file HTML hữu ích trong một vài ngữ cảnh nhưng

vô nghĩa đối với những ngữ cảnh khác Thêm vào đó HTML không thể mô tả về dữliệu đóng gói trong nó

Ví dụ, chúng ta biết mã vùng (PostCode) và muốn tìm địa chỉ của nó Vì mỗi quốcgia có tên hệ thống mã vùng khác biệt và vì Web không biểu diễn được mối liên hệnày, nên chúng ta không nhận được điều chúng ta mong đợi Trái lại, đối vớiSemantic Web, chúng ta có thể chỉ ra kiểu của mối liên hệ này; ví dụ, Zip Codetương đương với PostCode

Vì vậy, nếu như các thành phần chính yếu của dữ liệu trong Web trình bày theodạng thức thông thường, thì thật khó sử dụng dữ liệu này một cách phổ biến Mộtthiếu sót của Web hiện nay là thiếu cơ cấu hiệu quả để chia sẻ dữ liệu khi ứng dụngđược phát triển một cách độc lập Do dó cần phải mở rộng Web để máy có thể hiểu,tích hợp dữ liệu, cũng như tái sử dụng dữ liệu thông qua các ứng dụng khác nhau

Thế hệ web đầu tiên bắt đầu với những trang HTML thủ công, thế hệ thứ hai đã tạonên một bước cho máy thực hiện và thường là các trang HTML động Các thế hệweb này mang ý nghĩa cho con người thao tác trực tiếp ( đọc , duyệt , điền vàomẫu) Thế hệ web thứ ba được gọi là “ Semantic Web ” , mang mục đích là thôngtin sẽ do máy xử lý Điều này trùng khớp với quan điểm của Tim Berners-Lee đã

mô tả trong cuốn sách gần đây nhất của ông “Weaving the Web” [Berners-Lee,1999] Semantic Web sẽ làm cho các dịch vụ thông minh hơn ví dụ như môi giớithông tin, tác nhân tìm kiếm, bộ lọc thông tin v.v Những dịch vụ thông minh trên

hệ thống web giàu ngữ nghĩa như thế chắc hẳn sẽ vượt trội hơn những phiên bảnsẵn có hiện tại của các dịch vụ này, mà chỉ giới hạn về chức năng

Hình 5: Sự hình thành và phát triển của Semantic Web

2.2.1 Semantic Web là gì ?

Semantic Web không là Web riêng biệt nhưng là một sự mở rộng của Web hiện tại,theo cách thông tin được xác định ý nghĩa tốt hơn, nó cho phép máy tính và ngườicộng tác với nhau tốt hơn

Semantic Web được hình thành từ ý tưởng của Tim Berners-Lee, người phát minh

ra WWW, URI, HTTP, và HTML

Hình 6: Đề xuất đầu tiên về WWW của Tim Berners-Lee năm 1989

Semantic Web là một mạng lưới các thông tin được liên kết sao cho chúng có thể

được xử lý dễ dàng bởi các máy tính ở phạm vi toàn cầu Nó được xem là cách mô

tả thông tin rất hiệu quả trên World Wide Web, và cũng được xem là một cơ sở dữliệu có khả năng liên kết toàn cầu.[W3C]

Semantic web là mở rộng của web hiện tại mà tại đó thông tin được gắn thêm các

thành phần ngữ nghĩa tốt hơn giúp cho máy tính có thể hiểu được.[ Tim Lee,2001]

Berners-Semantic Web là một phương pháp cho phép định nghĩa và liên kết dữ liệu một cách

có ngữ nghĩa hơn nhằm phục vụ cho máy tính có thể “hiểu” được Semantic Web

còn cung cấp một môi trường chia sẻ và xử lý dữ liệu một cách tự động bằng máytính Ví dụ: Giả sử ta cần so sánh giá để chọn mua một bó hoa hay ta cần tra cứucatalog của các hãng chế tạo xe khác nhau để tìm ra thiết bị thay thế cho các bộphận bị hư hỏng của xe Volvo 740 Thông tin mà ta thu được trực tiếp trên Web cóthể trả lời các câu hỏi này nhưng đòi hỏi con người phân tích ý nghĩa của dữ liệu và

sự liên quan của nó với yêu cầu đề ra, không thể xử lý tự động bằng máy tính

Với Semantic Web ta có thể giải quyết vấn đề này bằng 2 cách:

 Thứ nhất, nó sẽ mô tả chi tiết dữ liệu của nó Do đó một chương trình xử lýkhông cần quan tâm đến các format, hình ảnh, quảng cáo trên một trang Web

để tìm ra sự liên quan của thông tin

giữa các tập dữ liệu khác nhau Ví dụ, ta có thể tạo một liên kết semantic

giữa một cột ‘zip-code’ trong database với trường ‘zip’ ở trên form nhập liệu

nếu chúng có chung ý nghĩa Điều này cho phép máy tính theo các link vàtích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Ý tưởng liên kết các nguồn khác nhau (tài liệu, hình ảnh, con người, khái niệm, …)cho phép chúng ta mở rộng Web thành một môi trường mới với tập các mối quan hệ

mới (như hasLocation, worksFor, isAuthorOf, hasSubjectOf, dependsOn, .)

giữa các nguồn dữ liệu, tạo ra các mối liên hệ ngữ cảnh (contextual relationship),điều mà Web hiện tại chưa làm được

2.2.2 Semantic Web mang lại những gì ?

2.2.2.1 Máy có thể hiểu được thông tin trên Web

Internet ngày nay dựa hoàn toàn vào nội dung Web hiện hành chỉ cho con ngườiđọc chứ không dành cho máy hiểu Semantic Web sẽ cung cấp ý nghĩa cho máyhiểu Ví dụ như:

• The Beatles là một ban nhạc nổi tiếng của Liverpool.

• John Lennon là một thành viên của The Beatles.

• Bản nhạc “Hey Dude” do nhóm The Beatles trình bày.

Những câu như thế này có thể hiểu bởi con người nhưng làm sao chúng có thểđược hiểu bởi máy tính?

Semantic Web là tất cả những gì về cách tạo một Web mà cả người và máy có thể

hiểu Người dùng máy tính sẽ vẫn có thông tin trình bày theo cách trước đây, nhưng

đối với máy tính, Semantic Web là ánh sáng soi rọi vào màn đêm của Web hiện

hành Bây giờ, máy không phải suy luận dựa vào ngữ pháp và các ngôn ngữ đánh

dấu (Markup Language) nữa vì cấu trúc ngữ nghĩa của văn bản (text) thực sự đã

chứa nó rồi.\

2.2.2.2 Thông tin được tìm kiếm nhanh chóng và chính xác hơn

Với Semantic Web, việc tìm kiếm sẽ dễ dàng nếu mọi thứ được đặt trong ngữ cảnh.

Ý tưởng chính yếu là toàn bộ ngữ cảnh mà người sử dụng được biết đến Mục tiêu

của Semantic Web là phát triển các tiêu chuẩn và kĩ thuật để giúp máy hiểu nhiều

thông tin trên Web hơn, để chúng tìm ra các thông tin dồi dào hơn, tích hợp, duyệt

dữ liệu, và tự động hóa các thao tác Với Semantic Web, chúng ta không những

nhận được những thông tin chính xác hơn khi tìm kiếm thông tin từ máy tính, màmáy tính còn có thể tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, biết so sánh cácthông tin với nhau

2.2.2.3 Dữ liệu liên kết động

Với Semantic Web, chúng ta có thể kết hợp các thông tin đã được mô tả và giàu ngữ

nghĩa với bất kì nguồn dữ liệu nào Ví dụ, bằng cách thêm các metadata (dữ liệu về

dữ liệu) cho các tài liệu khi tạo ra nó, chúng ta có thể tìm kiếm các tài liệu mà

metadata cho biết tác giả là Eric Miller Cũng thế, với metadata chúng ta có thể tìm kiếm chỉ những tài liệu thuộc loại tài liệu nghiên cứu.

Với Semantic Web, chúng ta không chỉ cung cấp các URI cho tài liệu như đã làm

trong quá khứ mà còn cho con người, các khái niệm, các mối liên hệ Như trong ví

dụ trên, bằng cách cung cấp những định danh duy nhất cho mỗi con người như vai

trò của ‘tác giả’ và khái niệm ‘tài liệu nghiên cứu’, chúng ta đã làm rõ người ở đây

là ai và mối quan hệ tương ứng của người này với một tài liệu nào đó Ngoài ra,bằng cách làm rõ người mà chúng ta đang đề cập chúng ta có thể phân biệt những

tài liệu của Eric Miller với những tài liệu của những người khác Chúng ta cũng có

thể kết hợp những thông tin đã được mô tả ở nhiều site khác nhau để biết thêmthông tin về người này ở những ngữ cảnh khác nhau ví dụ như vai trò của anh ta rasao khi anh ta là tác giả, nhà quản lý, nhà phát triển, …

2.2.3 Kiến trúc của Semantic Web

Semantic Web là một tập hợp/ một chồng (stack) các ngôn ngữ Tất cả các lớp củaSemantic Web được sử dụng để đảm bảo độ an toàn và giá trị thông tin trở nên tốtnhất

Hình 8: Kiến trúc của Semantic Web

Chúng ta sẽ tìm hiểu các lớp trong kiến trúc Semantic web và vai trò cuả các lớp đó

2.2.3.1 Lớp Unicode & URI:

Lớp Unicode và URI nhằm bảo đảm việc sử dụng tập kí tự quốc tế và cung cấpphương tiện nhằm danh các đối tượng trong Semantic Web URI đơn giản chỉ làmột định danh Web giống như các chuỗi bắt đầu bằng “http” hay “ftp” mà bạnthường xuyên thấy trên mạng Bất kỳ ai cũng có thể tạo một URI, và có quyền sởhữu chúng vì vậy chúng đã hình thành nên một công nghệ nền tảng lý tưởng để xâydưng một hệ thống mạng toàn cầu thông qua đó

2.2.3.2 Lớp XML cùng với các định nghĩa về namespace và schema

Lớp này bảo đảm rằng chúng ta có thể tích hợp các định nghĩa Semantic Web vớicác chuẩn dựa trên XML khác

XML được thiết kế để có thể trao đổi các tài liệu (document) qua Web Nó cho phépmọi người thiết kế định dạng tài liệu và sau đó viết một tài liệu theo định dạng đó.Tuy XML cho phép người dùng thêm cấu trúc tùy ý cho các tài liệu của họ nhưngkhông đề cập gì đến ý nghĩa của các cấu trúc đó Tên các tag không cung cấp ýnghĩa, do đó Semantic Web chỉ dùng XML cho mục đích cú pháp

2.2.3.3 Lớp RDF [RDF] và RDFSchema [RDFS]:

RDF (Resource Description Framework) là một chuẩn được định nghĩa bởi tổ chứcW3C RDF cho phép mô tả các tài nguyên trên web và trao đổi thông tin giữa cácứng dụng trên Web mà máy có thể hiểu được

Cấu trúc căn bản của một RDF statement rất đơn giản Gồm 3 thành phần:

• Subject: chủ thể - là cái mà chúng ta đề cập, thường được nhận diện bởi

một URI

• Predicate: thuộc tính của chủ thể, có kiểu metadata (ví dụ như tiêu đề, tác

giả, ), cũng có thể được xác định bởi một URI

• Object: giá trị của thuộc

Chúng ta sẽ xét một phát biểu sau:

Hemingway là tác giả của cuấn sách “Ông già và biển cả”

Phát biểu trên được mô tả bằng RDF như sau:

Mô hình RDF cho phép mô tả các tài nguyên, tuy nhiên nó không cung cấp những

cơ chế cho việc khai báo các thuộc tính, cũng như không cung cấp bất kỳ cơ chếnào để có thể định nghĩa ra những quan hệ giữa các thuộc tính và các tài nguyên

Đó sẽ là vai trò của RDF schema, hay nói cách khác RDF schema được dùng để định nghĩa các tài nguyên (các lớp trong RDF schema) và thuộc tính (thuộc tính trong RDF schema) cũng như các quan hệ qua lại giữa tài nguyên với tài nguyên,

giữa thuộc tính với thuộc tính, và giữ tài nguyên với thuộc tính

2.2.3.4 Lớp Ontology

Định nghĩa ontology: Ontology là một tập các khái niệm và quan hệ giữa các khái

niệm được định nghĩa cho một lĩnh vực nào đó nhằm vào việc biểu diễn và trao đổi

thông tin Tổ chức W3C đã đề ra một ngôn ngữ ontology trên Web (OWL: Web Ontoloty Language) để xây dựng Sematic Web dựa trên nền tảng của ontology.

Một Ontology định nghĩa một bộ từ vựng mang tính phổ biến & thông thường, nócho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ thông tin trong một/nhiều lĩnh vực Nó baogồm các định nghĩa về các khái niệm căn bản trong một lĩnh vực và các mối liên hệgiữa chúng mà máy có thể hiểu được

2.2.3.5 Lớp logic

Sẽ là thật tốt nếu có những hệ có thể hiểu những khái niệm cơ bản (subclass,inverse ), và sẽ tốt hơn nếu chúng ta có thể khai báo các nguyên tắc logic và chophép máy tính suy diễn (dựa trên suy luận) bằng cách dùng những nguyên tắc này

Chúng ta xét một ví dụ: một công ty quyết định rằng nếu người nào bán hơn 100sản phẩm, thì họ là thành viên của Super Salesman Club Một chương trình thôngminh hiện nay có thể hiểu luật này để tạo một suy diễn đơn giản “Jonh đã bán 102sản phẩm, vì thế John là thành viên của Super Salesman Club”

2.2.3.6 Lớp Proof

Chúng ta sẽ xây dựng các hệ hiểu logic và dùng chúng để chứng minh Mọi ngườitrên thế giới có thể viết các khai báo logic Sau đó máy tính có thể theo nhữngSemantic link (liên kết ngữ nghĩa) này để kiểm chứng

Ví dụ: tập hợp các record bán hàng cho thấy rằng Jane đã bán 55 widget và 66sprocket Hệ thống kiểm kê cho biết widget và sprocket là những sản phẩm của cáccông ty khác nhau Xây dựng luật biểu diễn rằng 55 + 66 =121 và 121 lớn hơn 100

và như chúng ta biết người nào bán hơn 100 sản phẩm và là thành viên của SuperSalesman Club Máy tính kết hợp tất cả các luật logic lại với nhau thành mộtproof:Jane là một Super Salesman.

2.2.3.7 Lớp Trust

Chữ ký điện tử cung cấp bằng chứng rằng một người nào đó viết một tài liệu hoặcđưa ra một lời tuyên bố Khi đánh dấu tất cả khai báo RDF bằng chữ ký điện tử,chúng ta có thể chắc chắn rằng ai đã viết chúng (hoặc ít nhất là bảo đảm tính xácthực của chúng) Bây giờ chúng ta chỉ đơn giản bảo chương trình những chữ ký nàođáng tin và những chữ ký nào không Mỗi chữ ký có thể được đặt các mức độ hoặc

độ tin cậy (hoặc độ nghi ngờ) mà dựa vào đó máy tính có thể quyết định nên đọctheo độ tin cậy bao nhiêu

2.3.1 Khái niệm ontology

Khái niệm ontology được bắt nguồn từ triết học và được miêu tả trong (Kivela andHyvonen,2002) và (Smith and Welty, 2001); nó được nghiên cứu và phát triển bởicác nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo để mô tả một cách hình thức một miền lĩnhvực nào đó

Một vài định nghĩa về ontology đã được đưa ra, một trong những định nghĩa cơ bản

được đưa ra bởi Gruber vào năm 1993, theo đó ontology “là quá trình chi tiết hóa

các mức khái niệm; hay nói cách khác ontology bao gồm các khái niệm trong một

mô hình miền lĩnh vực nào đó mà các khái niệm đó được mô tả một cách chi tiết”

[Gruber,1993] Sau đó vào năm 1997, Borst đã đưa ra định nghĩa ontology “là sự

chi tiết hóa một cách hình thức các khái niệm có thể chia sẻ với nhau, quan hệ với nhau”[Borst,1997] Dựa trên hai định nghĩa này, ta có định nghĩa tổng quát về

ontology như sau: “ontology là sự chi tiết hóa một cách rõ ràng và hình thức các

khái niệm có thể chia sẻ, liên quan đến nhau”

Ontology được xây dựng như một từ điển các thuật ngữ một chuyên ngành xác địnhcùng với mối quan hệ giữa các thuật ngữ này (quan hệ ngang hàng, quan hệ cha –con, quan hệ chủ thể - bộ phận…), và được dùng để chia sẻ thông tin trong một lĩnhvực, mà trong đó cả máy tính và con người đều có thể hiểu được

Trong cuộc sống , vai trò của ontology là giúp cho việc tăng cường khẳ năng giaotiếp giữa con người như: chia sẻ tri thức, giải thích các khái niệm một cách toàndiện,… Còn đối với các chương trình máy tính, ontology giúp cải thiện giao tiếpgiữa người dùng và máy tính, do đó nó cũng được nghiên cứu trong các ứng dụngthích nghi ngữ cảnh

Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, Ontology có một số đặc điểm sau:

 Ontology có tính chất hình thức: ngữ nghĩa được định nghĩa rõ ràng hoặc có

cơ sở toán học cho ý nghĩa củacchúng

triển, chia sẻ, hiểu bởi không chỉ các chương trình máy tính mà còn bởi cácngười dùng, các chuyên gia và người thiết kế ontology về lĩnh vực đó

 Ontology là sự toàn diện Chúng được thiết kế với mục đích có được ý nghĩađầy đủ của các khái niệm giao dịch được yêu cầu.

Tất cả ý nghĩa của các khái niệm được thu tóm trong ontology thì nó có thểđược hiểu, thay đổi, kiểm soát bởi bất kì ai có liên quan đến lĩnh vực đó

Nó trở thành một mô tả sống và là một tài nguyên có giá trị khi các hệ thôngứng dụng sử dụng và phát triển nó

 Ontology có thể chia sẻ

Điều này giúp dễ dàng kết hợp các ontology được phát triển riêng rẽ, sửdụng chúng để cho phép giao tiếp giữa các hệ thống thông tin cần chia sẽthông tin dựa trên các khái niệm chung

Một số lý do cần phát triển một Ontology:

 Để chia sẻ những hiểu biết chung về cấu trúc thông tin giữa con người và cácsoftware agent

 Để cho phép tái sử dụng lĩnh vực tri thức (domain knowledge)

 Để làm cho các giả thuyết về lĩnh vực được tường minh

 Để tách biệt tri thức lĩnh vực (domain knowledge) ra khỏi tri thức thao tác(operational knowledge )

 Để phân tích lĩnh vực tri thức

2.3.2 Phương pháp xây dựng ontology

Cho đến hiện nay chưa có một quy tắc chung nào để xây dựng ontology, tuy nhiênkhi tham khảo một số phương pháp cụ thể của các chuyên gia khi xây dựngontology thì việc xây dựng Ontology cần thực hiện qua các bước sau:

2.3.2.1 Xác định lĩnh vực và phạm vi của Ontology

Trong giai đoạn này cần xác định mục đích của việc xây dựng ontology là gì? Phục

vụ đối tượng nào? Ontology sắp xây dựng cần có đặc điểm gì, liên quan đến lĩnhvực, phạm vi nào Quá trình khai thác, quản lý và bảo trì ontology được thực hiện rasao?

2.3.2.2 Xem xét việc sử dụng lại các ontology có sẵn

Cấu trúc của một Ontology bao gồm 3 tầng: tầng trừu tượng (Abstract), tầng miềnxác định (Domain) và tầng mở rộng (Extension) Trong đó tầng trừu tượng có tínhtái sử dụng rất cao, tầng miền xác định có thể tái sử dụng trong một lĩnh vực nhấtđịnh Cộng đồng Ontology cũng đang lớn mạnh và có rất nhiều Ontology đã đượctạo ra, với tâm huyết của nhiều chuyên gia Do đó trước khi bắt đầu xây dựngontology, cần xét đến khả năng sử dụng lại các ontology đã có Nếu có thể sử dụnglại một phần các ontology đã có, chi phí bỏ ra cho quá trình xây dựng ontology sẽgiảm đi rất nhiều

2.3.2.3 Liệt kê các thuật ngữ quan trọng

Ontology được xây dựng trên cơ sở các khái niệm trong một lĩnh vực cụ thể, vì vậykhi xây dựng ontology cần bắt đầu từ các thuật ngữ chuyên ngành để xây dựngthành các lớp trong ontology tương ứng Tất nhiên không phải thuật ngữ nào cũngđưa vào ontology, vì chưa chắc đã định vị được cho thuật ngữ đó Do đó cần phải

liệt kê các thuật ngữ, để xác định ngữ nghĩa cho các thuật ngữ đó, cũng như cânnhắc về phạm vi của ontology Việc liệt kê các thuật ngữ còn cho thấy được phầnnào tổng quan về các khái niệm trong lĩnh vực đó, giúp cho các bước tiếp theo đượcthuận lợi.

2.3.2.4 Xác định các lớp và phân cấp của các lớp

Công việc xác định các lớp không chỉ đơn giản là tiến hành tìm hiểu về ngữ nghĩacủa các thuật ngữ đã có để có được các mô tả cho thuật ngữ đó, mà còn phải định vịcho các lớp mới, loại bỏ ra khỏi ontology nếu nằm ngoài phạm vi của ontology hayhợp nhất với các lớp đã có nếu có nhiều thuật ngữ có ngữ nghĩa như nhau (đồngnghĩa, hay đa ngôn ngữ) Ngoài ra không phải thuật ngữ nào cũng mang tính chấtnhư một lớp

Một công việc cần phải tiến hành song song với việc xác định các lớp là xác địnhphân cấp của các lớp đó Việc này giúp định vị các lớp dễ dàng hơn

Có một số phương pháp tiếp cận trong việc xác định phân cấp của các lớp:

tổng quát nhất trong lĩnh vực và sau đó chuyên biệt hóa các khái niệm đó Vídụ: Trong Ontology về quản lý nhân sự, ta bắt đầu với lớp Người, sau đóchuyên biệt hóa lớp Người đó bằng cách tạo ra các lớp con của lớp Ngườinhư : Kỹ sư, Công nhân, Bác sỹ,… Lớp Kỹ sư cũng có thể chuyên biệt hóabằng cách tạo ra các lớp con như Kỹ sư CNTT, Kỹ sư điện, Kỹ sư cơ khí, …

 Phương pháp từ dưới lên (bottom-up): bắt đầu với định nghĩa của các lớp cụ

thể nhất, như các lá trong cây phân cấp Sau đó gộp các lớp đó lại thành cáckhái tổng quát hơn Ví dụ: ta bắt đầu với việc định nghĩa các lớp như: nhânviên lễ tân, nhân viên vệ sinh, nhân viên kỹ thuật Sau đó tạo ra một lớpchung hơn cho các lớp đó là lớp nhân viên

lên: bắt đầu từ định nghĩa các lớp dễ thấy trước và sau đó tổng quát hóa vàchuyên biệt hóa các lớp đó một cách thích hợp Ví dụ ta bắt đầu với lớp nhânviên trước, là thuật ngữ hay gặp nhất trong quản lý nhân sự Sau đó chúng ta

có thể chuyên biệt hóa thành các lớp con: nhân viên lễ tân, nhân viên vệ sinh,

… hoặc tổng quát hóa lên thành lớp Người

2.3.2.5 Xác định các thuộc tính

Để xác định thuộc tính cho các lớp, ta quay trở lại danh sách các thuật ngữ đã liệt kêđược Hầu hết các thuật ngữ còn lại (sau khi đã xác định lớp) là thuộc tính của cáclớp đó Với mỗi thuộc tính tìm được, ta phải xác định xem nó mô tả cho lớp nào.Các thuộc tính đó sẽ trở thành thuộc tính của các lớp xác định Ví dụ lớp Người cócác thuộc tính sau: Họ, Tên, Ngày sinh, Giới tính, Nghề nghiệp, Địa chỉ, Điện thoại,

…

2.3.2.6 Xác định giới hạn của các thuộc tính (lực lượng, kiểu giá trị)

Các thuộc tính có thể có nhiều khía cạnh khác nhau: như kiểu giá trị, các giá trị chophép, số các thuộc tính (lực lượng), và các đặc trưng khác mà giá trị của thuộc tính

có thể nhận Ví dụ: “Năm sinh” của một “nhân viên” chỉ có duy nhất và là sốnguyên, có thể nhận giá trị từ 1948 đến 1990

Cần phải xác định các ràng buộc cho một thuộc tính càng chặt chẽ càng tốt, để tránhtrường hợp nhập dữ liệu sai, dẫn đến đổ vỡ của các ứng dụng sử dụng Ontologynày.

2.4.1 RDF (Resource Description Framework )

Ở phần trước tôi đã giới thiệu về khái niệm RDF(Resource Description Framework)

và vai trò của RDF trong kiến trúc của Semantic Web

RDF mô tả siêu dữ liệu về các tài nguyên trên Web RDF dựa trên cú pháp XMLtuy nhiên XML chỉ mô tả dữ liệu , RDF còn có khả năng biểu diễn ngữ nghĩa giữachúng thông qua các tài nguyên được định danh bằng URI Trong phần này tôi sẽtrình bày cụ thể và bao quát hơn về RDF

Namespace và cách khai báo

Namespace là một tập các tên( name) , được định danh bởi các URI, được sử dụngtrong các tài liệu XML như các element type và attribute name

Một namespace được khai báo sử dụng một tập các thuộc tính có đã được địnhnghĩa Tên của một thuộc tính phải có xmlns hay xmlns: như là một tiếp đầu ngữ

ví dụ khai báo cho một namespace sau:

<x xmlns:edi='http://ecommerce.org/schema'>

<! Tiếp đầu ngữ “edi” dùng để chỉ URI http://ecommerce.org/schema >

</x>

Qualified name(QName) và cách sử dụng

Một QName bao gồm một tiếp đầu ngữ( prefix) mà đã được gán trước đó bởi

một URI theo sau là dấu ‘:’ và tên cục bộ Ví dụ như nếu một QName prefix foo

được

gán cho một URI là http://example.org/somewhere/ cho nên ta có QName foo:bar là

cách viết tắt của địa chỉ URI http://example.org/somewhere/bar

Mô hình RDF ( RDF Model)

Mô hình cơ bản của RDF gồm ba đối tượng sau:

• Tài nguyên (Resources): là tất cả những gì được mô tả bằng biểu thức RDF.

Nó có thể là một trang Web, ví dụ như trang http://www.w3.org/Overview.html,cũng có thể là một phần của trang Web, hoặc là một tập các trang Web, …

• Thuộc tính (Properties): thuộc tính, đặc tính, hoặc quan hệ dùng để mô tả tính

chất của tài nguyên

• Phát biểu (Statements): mỗi phát biểu gồm ba thành phần sau

- Subject (Tài guyên): địa chỉ hay vị trí tài nguyên muốn mô tả, thông thường

thì đây là chuỗi định URL hoặc URI

- Predicate (Vị ngữ): xác định tính chất của tài nguyên.

- Object (Bổ ngữ): nội dung gán cho thuộc tính.

Bộ ba RDF ( RDF Tripple)

Mỗi một phát biểu (subject, predicate,object) còn gọi là một bộ ba ( triple)

Ví dụ, xét phát biểu sau

http://www.example.org/index.html has a creator whose value is John Smith

Phát biểu trên được phân ra thành các phần sau:

để mô tả cho từng khái niệm trên

Phát biểu trên được biểu diễn dưới dạng một tripple như sau:

<http://www.example.org/index.html> <http://purl.org/dc/elements/1.1/creator >

<http://www.example.org/staffid/85740>

Đồ thị RDF ( RDF Graph)

Tập các triple hợp lại tạo thành đồ thị RDF( RDF Graph) Các node trong đồ

thị có thể là các subject và object trong triple và các cung (arc)trong đồ thị là cácpredicate Cho nên một triple còn có thể được mô tả dưới dạng node-arc-node.Hướng

của đồ thị rất quan trọng Cung của đồ thị luôn bắt đầu từ subject đến object.

Hình 9: Mối quan hệ giữa các thành phần trong triple.

Phát biểu trên được mô hình hóa bằng đồ thị có hướng sau:

Hình 10: Mô tả một phát biểu đơn giản bằng đồ thị

Như vậy, RDF cung cấp một công cụ đơn giản mô tả các đối tượng và quan hệ qualại giữa các đối tượng, tạo thành một sơ đồ phức tạp Hạn chế của RDF là khó kiểmsoát được các quan hệ giữa các đối tượng khi lượng dữ liệu ngày càng lớn, vì mốiquan hệ giữa hai đối tượng có thể không liên kết trực tiếp với nhau, mà thông quamột chuỗi các đối tượng trung gian trong sơ đồ

2.4.2 RDFS (Resource Description Framework Schema)

RDFS mô tả ngữ nghĩa của thông tin trong lược đồ xây dựng theo chuẩn RDF Mụcđích của RDFS là cung cấp các từ vựng trong XML có thể biểu diễn các lớp và các

lớp con, cũng như quan hệ giữa chúng, đồng thời định nghĩa các thuộc tính liên kếtvới các lớp đó RDFS tập trung vào định nghĩa một cấu trúc phân cấp các lớp đểphục vụ cho quá trình suy diễn và tìm kiếm thông tin.

RDFS được sử dụng để thể hiện ontology

Hình vẽ dưới minh họa sự khác nhau giữa RDF và RDFS:

Như vậy, cấu trúc phân cấp được mô tả trong RDFS là công cụ để máy tính có thểhiểu được nội dung của các trang web, là cơ sở để các tác tử phần mềm tự độngthực hiện các tác vụ cần thiết mà không cần sự chỉ đạo của con người

2.4.3 SPARQL – Truy vấn ngữ nghĩa trong RDF

Như chúng ta đã biết RDF là một cách để mô tả thông tin về các tài nguyên Webmột cách linh động Nó được sử dụng để mô tả nhiều loại thông tin ví dụ như thôngtin về cá nhân, về hệ thống mạng toàn cầu, metadata về mutimedia như music vàhình ảnh cũng như là cung cấp một phương tiện để tích hợp các nguồn tài nguyênkhác Với một lượng thông tin quá lớn như vậy, làm thế nào dữ liệu có thể đượctruy vấn nhanh chóng và chính xác? Vì vậy tổ chức W3C đã phát triển một ngônngữ chuẩn để truy vấn dữ liệu RDF với việc cung cấp nhiều chức năng cho cácdeveloper và end users cách để viết và thực thi một câu truy vấn Phần này mô tảngôn ngữ truy vấn Protocol And RDF Query Language(SPARQL) để truy cập dữliệu RDF được phát triển bởi nhóm RDF Data Access Working Group-một phầntrong hoạt động của Semantic Web

Một RDF Graph là một tập các triple, mỗi triple bao gồm bộ ba subject, predicate

và object (như đã giới thiệu ở chương 3) Những triple này có thể đến từ nhiều tàinguyên khác nhau Ví dụ như: chúng có thể đến từ một tài liệu RDF , chúng có thểđược suy ra từ các RDF triple khác hoặc là chúng có thể là sự mô tả RDF của các

dữ liệu được lưu trữ từ các định dạng khác như XML hay là từ một cơ sở dữ liệuquan hệ

SPARQL là một ngôn ngữ để truy cập thông tin từ các đồ thị RDF Nó cung cấpcác tính năng sau:

• Trích thông tin trong các dạng của URI, các blank node và các plain haytyped literals

• Trích thông tin từ các đồ thị con

• Xây dựng một đồ thị RDF mới dựa trên thông tin trong đồ thị truy vấn

Tạo một câu truy vấn đơn giản

Một câu truy vấn bao gồm 2 mệnh đề, mệnh đề SELECT và mệnh đề WHERE.Mệnh đề SELECT định danh các biến mà ứng dụng quan tâm và mệnh đề WHEREbao gồm các triple pattern

Một triple pattern là một RDF triple nhưng mỗi thành phần (subject, predicate hayobject) đều có thể là một biến truy vấn

Một basic graph pattern là một tập các triple pattern

Ngôn ngữ SPARQL dựa trên nền tảng so sánh các graph pattern Graph pattern đơn giản nhất là các triple pattern.

Kết quả của câu truy vấn là tất cả các giải pháp mà một câu truy vấn có thể phù hợpvới đồ thị được truy vấn Một câu truy vấn có thể có không,một hay nhiều kết quả

Ví dụ dưới đây sẽ chỉ ra một câu truy vấn để tìm ra một tựa đề ( title) của một

quyển sách từ thông tin trong một đồ thị RDF

Cú pháp của câu truy vấn

Các giá trị được đặt trong dấu ‘<>’ dùng để chỉ một định danh URI Các giá trịđược đặt trong dấu (“ “) là các giá trị literal

Biến trong ngôn ngữ truy vấn có giá trị toàn cục Biến thường bắt đầu với kí tự ‘?’.Đôi khi người ta cũng sử dụng kí tự ‘$’ để chỉ một biến, để chỉ rằng nơi mà hệ

thống sử dụng ‘?’ như một ký tự thay thế Trong một câu truy vấn, $abc và ?abc đều

là biến

Bởi vì các URI có thể được viết rất dài, SPARQL cung cấp một cơ chế viết tắt Tiếpđầu ngữ (prefix) có thể được định nghĩa và một QName sẽ cung cấp một dạng viếtlàm cho URI có thể ngắn gọn

Sau đây là một cách viết tắt cho triple pattern

PREFIX dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/>

SELECT ?title WHERE { <http://example.org/book/book1> dc:title ?title }

Ta có thể sử dụng một cách viết tắt :

PREFIX dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/>

PREFIX : <http://example.org/book/>

SELECT $title WHERE { :book1 dc:title $title }

Phần trên tôi đã trình bày cấu trúc cơ bản của một câu truy vấn SPARQL Chi tiết

về các câu truy vấn SPARQL tôi sẽ trình bày trong phần phụ lục 1

Các chú thích ngữ nghĩa (annotation) là các meta data sử dụng ontology để mô tảcác tài nguyên có trong hệ thống Đây chính là các thông tin được thêm vào một tàinguyên để tăng tính ngữ nghĩa của các tài nguyên đó Để tạo các chú thích ngữnghĩa, chúng ta có thể sử dụng ngôn ngữ RDF đã được trình bày ở trên

Bộ máy suy diễn ngữ nghĩa là một thành phần trong semantic web Bộ máy suy diễn

đó sẽ dựa trên các chú thích ngữ nghĩa, ontology và các luật suy diễn được thêmvào để tăng tính ngữ nghĩa của các thông tin, qua đó giúp cho việc tìm kiếm cácthông tin không bị thừa mà lại chính xác

Kết chương:

Trong chương này, tôi đã trình bày vê Semantic web và khả năng mở rộng ngữ

nghĩa của nó đối với các thông tin Và tôi cũng đã trình bày kiến trúc của semanticweb; ngôn ngữ mô tả ngữ nghĩa các tài nguyên (RDF-RDFS) và cách truy vấn ngữnghĩa đối với các tài nguyên đó Trong chương tiếp theo, tôi sẽ trình bày một cáchtiếp cận áp dụng semantic web vào các hệ thống thích nghi ngữ cảnh để giải quyếtcác khó khăn trong việc xây dựng các hệ thống đó

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB VÀO UBICOMP

Một trong những đặc tính nổi bật của semantic web là nó tăng cường khả năng giaotiếp, kết nối giữa các hệ thống, ứng dụng và các tài nguyên thông tin Trong chươngnày, tôi sẽ trình bày về việc ứng dụng công nghệ semantic web vào mô hình tínhtoán UbiComp để tăng cường hoạt động của các hệ thống này

3.1 Tại sao Semantic web có thể được ứng dụng vào UbiComp?

3.1.1 Semantic web tăng cường khả năng liên tác hoạt động giữa các thiết bị

Có nhiều những nghiên cứu về vấn đề tương tác trong hệ thống UbiComp Cácnghiên cứu này đều chỉ ra rằng: đặc tính quan trọng nhất của mô hình tính toánUbiComp giúp nó khác biệt với các mô hình tính toán hiện nay đó chính là khảnăng kết nối, liên tác hoạt động giữa rất nhiều thiết bị với nhau Hiện nay, chúng ta

có thể kết nối các thiết bị vào máy tính như: máy in, gateway, … nhưng các kết nốinày đều là tĩnh Trái lại, một hệ thống UbiComp cần phải đoán trước được khả năngbao gồm hàng chục, hàng trăm các thiết bị và hơn nữa, việc kết nối các thiết bị vớinhau cũng thay đôi tùy theo ngữ cảnh sự dụng; do đó cần phải có một công nghệ đểtăng cường khả năng kết nối, liên tác hoạt động giữa các thiết bị trong hệ thốngUbiComp Công nghệ kết nối mới này có khả năng tự động phát hiện, cấu hình cácthiết bị mới và sử dụng các dịch vụ của thiết bị đó mà không cần sự can thiệp, chú ýcủa người dùng

Hình 12: Semantic web giúp tăng cường khả năng liên kết giữa các thiết bị

Semantic web mô tả đầy đủ các tài nguyên trong hệ thống, do đó, nó cũng cũng cấpcác mô tả về các chức năng của hệ thống Với việc sử dụng Semantic web, ta có thể

Pervasive Semantic Web

mô hình hóa mức khái niệm các đặc tính cũng như chức năng, các hàm API để truycập các thiết bị trong UbiComp Ví dụ: một chiếc Camera kĩ thuật số trong hệ thống

có thể được mô hình hóa thành một thực thể có URI như sau:

ubicomp://device/camera/digitalcamera Các chức năng, đặc tính của camera như:

khả năng ghi hình, chụp ảnh, độ phân giải, định dạng dữ liệu vào ra của chiếccamera đó cũng được mô tả rõ trong thực thể này

Những thông tin mô tả như trên được xử lý bởi máy để có khả năng suy diễn ra thiết

bị nào là cần thiết để thực hiện một chức năng Ví dụ như để chụp ảnh, dựa trênnhững thông tin mô tả, máy tính có thể tìm ra Camera là một trong các thiết bị cóthể thực hiện chức năng này Thêm vào đó, dựa trên các thông tin mô tả này, cácthiết bị có thể tương tác hoạt động với nhau mà không cần đến sự đièu khiển củacon người Ví dụ, khi một sensor phát hiện ra một người lạ, và hệ thống của tamuốn ghi lại hình ảnh của người đó Sử dụng semantic web ta có thể định nghĩaluật: khi sensor phát hiện người lạ, quay camera đến tọa độ được cung cấp bởisensor và ghi lại hình ảnh ở đó Như vậy, hoạt động của hệ thống là tự động, khôngcần đến sự điều khiển của người dùng và giữa các thiết bị có khả năng trao đổithông tin, dữ liệu với nhau

Tóm lại, sử dụng semantic web sẽ tăng cường khả năng kết nối, liên tác giữa cácthành phần trong hệ thống UbiComp; nhờ đó sẽ tăng cường khả năng tự động của

hệ thống: tự động thêm, bớt các thiết bị mà không ảnh hưởng đến hoạt động của hệthống, tự động cấu hình các thiết bị, các thiết bị có thể hiểu được nhau

3.1.2 Semantic web tăng cường khả năng thích nghi ngữ cảnh

Một đặc tính quan trọng nữa của một hệ thống UbiComp đó là khă năng hoạt độngthích nghi ngữ cảnh; cùng một hành động nhưng tùy từng ngữ cảnh khác nhau, hệthống sẽ phản hồi khác nhau Trong chương 1, tôi đã trình bày những khó khăntrong việc xây dựng một hệ thống thích nghi ngữ cảnh Dưới đây, tôi sẽ trình bàyviệc ứng dụng semantic web vào UbiComp có thể giải quyết được một số khó khănnêu trên

Semantic web dựa trên nền tảng ontology cho phép mô tả một cách giàu ngữ nghĩacác thông tin và mối quan hệ giữa chúng Ontology mô hình hóa các thông tin vềngữ cảnh như: thông tin liên quan đến người dùng, vị trí, thời gian,…thành các kháiniệm, khái niệm con, các quan hệ, thuộc tính và các sự kiện; dó đó các thông tinngữ cảnh thu được sẽ đầy đủ hơn về mặt ngữ nghĩa Ví dụ như một người dùngmuốn đi ăn tại một nhà hàng, các thông tin về nhà hàng như: cách vị trí người dùngbao nhiêu ?, nhà hàng có các món ăn nổi tiếng nào ? sẽ được đưa ra để ngườidùng có thể lựa chọn nhà hàng thích hợp nhất

Nhờ vào khả năng suy diễn của semantic web, máy tính có thể xác định các thôngtin về ngữ cảnh nào là thích hợp nhất trong từng trường hợp Ví dụ, khi người dùng

đi khám bệnh, các thông tin về sức khỏe, tiền sử bệnh, là cần thiết, còn nếu họ

đi làm thì các thông tin về trình độ chuyên môn, khinh nghiệm làm việc lại là nhữngthông tin được quan tâm

Với khả năng có thể thêm vào các luật suy diễn, semantic web cho phép mô hìnhhóa ngữ cảnh ở mức cao hơn dựa trên những thông tin ngữ cảnh đã có; từ đó, cungcấp dịch vụ phù hợp với ngữ cảnh nhất đến cho người dùng Ví dụ, người dùng có

sở thích về đá bóng Khi người dùng đi qua sân vận động Bách Khoa và hiện trongsân đang có trận đấu bóng Các thông tin về ngữ cảnh trên được kết hợp lại để đưa

ra dịch vụ cho người dùng : thông báo cho người dùng biết sự kiện đó

Hình 13: Mô hình hóa ngữ cảnh mức cao hơn

Việc sử dụng Semantic web giúp cho việc chia sẻ các thông tin ngữ cảnh đượcthuận lợi hơn Ví dụ, khi người dùng đi khám bệnh ở một bệnh viện, dựa trên thôngtin trước đó họ đã khám ở bệnh viện nào; các bệnh viện có thể chia sẻ các thông tinbệnh lý của người đó để phục vụ quá trình khám bệnh

Và lợi ích cuối cùng mà semantic web đem lại đó là sự bảo về các thông tin riêng

tư, cá nhân của người dùng Việc bảo vệ này được thực hiện thông qua các luật củariêng người dùng, như: chỉ có bác sỹ điều trị mới được biết bệnh án của mình.Nhờ việc sử dụng semantic web, những khó khăn trong việc xây dựng hệ thốngthích nghi ngữ cảnh như:việc mô hình hóa ngữ cảnh, khả năng suy diễn và chia sẽcác thông tin ngữ cảnh đã được giải quyết Semantic web mô hình hóa ngữ cảnhmột cách đầy đủ nhưng lại sử dụng các thông tin ngữ cảnh đó phù hợp cho từng

trường hợp Khă năng suy diễn, chia sẽ các thông tin ngữ cảnh của semantic webgiúp cho việc cung cấp dịch vụ cho người dùng theo đúng những gì mà họ mongđợi.

3.2 Một số mô hình ứng dụng Semantic web vào UbiComp

3.2.1 Semantic Web được ứng dụng trong việc xây dựng hệ thống UbiComp trong phạm vi môi trường hẹp

 Đây là hướng tiếp cận hiện nay được sử dụng rộng rãi nhất trong việc ứng dụngSemantic web vào UbiComp Theo hướng tiếp cận này, Semantic web như là trungtâm của hệ thống, nó được sử dụng để mô hình hóa các thực thể trong hệ thống vàcung cấp một cơ chế suy diễn để đưa ra quyết định, lựa chọn các dịch vụ

Không gian Nó được gọi là Smart Room

Hình 14: Smart Room - một mô hình ứng dụng Semantic Web vào

UbiComp.

 Trong hệ thống này, các thành phần hardware( sensor) và các thành phầnmiddleware sẽ đăng ký thông tin của chúng với một cơ sở tri thức ontology Dựatrên các thông tin này, các thành phần khác có thể truy vấn với cơ sở tri thứcontology để tương tác được với các thành phần đó Chính hệ thống quản lý tri thức

ontology này đã cho phép các thành phần, thiết bị có thể được tích hợp vào môitrường UbiComp.

chịu trách nhiệm cung cấp, cài đặt, cấu hình các thành phần phần cứng có trong

hệ thống; như các sensor, các actuator .Các thông tin về các thành phần nàybao gồm các thuộc tính của các thiết bị cũng như các hàm API để có thể truycập, điều khiển các thiết bị đó

 Tiếp theo là các nhà cung cấp và phát triển các thành phần perceptual : cungcấp, cài đặt và cấu hình các thành phần Perceptual Các thành phần này sẽ bướcđầu xử lý các thông tin mà các sensor nhận được từ đầu vào để thu được nhữngthông tin ngữ cảnh ban đầu

cao hơn, đầy đủ hơn dựa trên những thông tin ban đầu về ngữ cảnh Mô hìnhngữ cảnh này sẽ được lưu trữ vào cơ sở tri thức ontology

dựa trên các mô hình ngữ cảnh, các perceptual và các thành phần hardware Tât

cả các dịch vụ được xây dựng sẽ đều được đưa vào cơ sở tri thức ontology và sẽ

tự đông được kích hoạt hoạt động

 Thành phần cơ bản, quan trọng nhất trong mô hình trên đó là cơ sở tri thưcOntology cũng như các luật suy diễn trên nó Các thành phần của cơ sở tri thứcontology gồm có:

biết được trong hệ thống UbiComp cũng như vai trò của chúng trong

hệ thống

các thông tin mà các thành phần perceptual có thể nhận và gửi Nó mô

tả các thành phần perceptual dựa trên chức năng, các giao diện đầuvào và dữ liệu trả ra mà không quan tâm tới cấu trúc của các thànhphần đó như thế nào

thứ tự thời gian Tuy không thể mô hình hóa một cách chính xác từngthời điểm nhưng ontology có thể dựa trên các khoảng thời gian để cóthể biết được các sự kiện có giao nhau không, có bị chồng không, hay

có bao gồm nhau không Điều này được thực hiện bằng việc đưa thêmcác luật suy diễn vào cơ sở tri thức ontology

có địa chỉ mạng, trạng thái, giao diện , Và URI (Uniform ResourceIdentifier) của các thành phần đó để có thể truy cập đến chúng

 Mô hình trên cho phép các thành phần perceptual, các thiết bị có thể tương tácvới nhau bởi vì cơ sở tri thức ontology cho phép các thành phần đó có thể được môhình hóa giống nhau miễn là chúng có cùng chức năng, cùng dữ liệu vào ra Vi dụnhư 2 camera của 2 hãng khác nhau sẽ được mô hình hóa chung là khái niệmCamera

của chúng vào cơ sở tri thức ontology, những người phát triển hệ thống có thể hiểuđược các đặc tính, cách truy nhập các thiết bị cũng như cách phối hợp hoạt động

giữa các thành phần đó Từ các thông tin đó, ta có thể mô hình hóa trước môt loạtcác ngữ cảnh của hệ thống (chính là ta xây dựng trước các trường hợp sử dụng cóthể có) Các thông tin ngữ cảnh này sẽ được lưu vào cơ sở tri thức ontology và làm

cơ sơ cho việc xây dựng, phát triển các dịch vụ logic theo các ngữ cảnh sử dụng

3.2.2 Sử dụng Semantic web để liên kết các hệ thống UbiComp với nhau – IGPF (Integrated Global Pervasive Computing Framework)

IGPF là một Framework được đưa ra bởi Sachin Singh, Sushil Puradkar vàYunYung Lee tại trường đại học công nghệ Missouri-Kansas City, năm 2005 Ýtưởng của dự án này là cung cấp một Framework để kết nối các môi trườngUbiComp với nhau, hình thành lên một môi trường đồng nhất như internet

Con người hoạt động trong rất nhiều môi trường khác nhau và đóng vai trò khácnhau trong các môi trường đó Mỗi môi trường là một hệ thống UbiComp độc lậpvới nhau, thuộc về các lĩnh vực, tổ chức khác nhau Khi người dùng chuyển từ môitrường này đến môi trường khác, làm thế nào để các hệ thống tự động nhận ra vaitrò tương ứng của người dùng? và các hệ thống có khả năng chia sẻ các thông tinvới nhau

Hình 15: Vai trò của người dùng trong các môi trường khác nhau là khác nhau

Sachin Singh đã đưa ra giải pháp: sử dụng Semantic Web để xây dựng một môhình ngữ cảnh động cho phép chia sẽ thông tin ngữ cảnh khi người dùng chuyển từmôi trường này đến môi trường khác

Để thực hiện điều đó, ta chia thế giới thành các miền tự trị (AS – AutonomousSystem)

Hình 16: Mô hình kết nối các hệ thống UbiComp lại với nhau

Mỗi AS là 1 hệ thống UbiComp và mỗi AS được quản lý bởi AS head Tại mỗimiền AS đều sử dụng Semantic Web vào việc phát triển hệ thống UbiComp; do đócho phép các AS có thể tương tác với nhau để chia sẻ các thông tin về ngữ cảnh,người dùng…

Trong một AS, các thực thể trừu tượng hay hữu hình đều được khái niệm hóa vàđược cung cấp một định danh URI Việc nhận diện, kết nối giữa các thành phần đềuthông qua URI Mỗi một AS cũng có URI riêng của chúng Đối với người dùng,mỗi người dùng trong một miền AS sẽ có một Profile thể hiện các thông tin riêng vềhọ: như thông tin liên lạc, tài chính, sở thích và mỗi user profile được đánh dấubằng một URI

Trong toàn bộ hệ thống liên kết các UbiComp với nhau, mỗi user có thêm một địnhdanh nữa: Ubiquitous User Identity (UUI) chung cho tất cả các AS

Khi người dùng đến gần một AS, hệ thống sẽ dựa trên các thiết bị cá nhân củangười dùng như PDA hay điện thoại di động để có thể nhận biết được người dùng

đó thông qua UUI Từ đó, hệ thống sẽ lấy user profile tương ứng của người dùng

đó User profile này không chỉ là user profile trong miền AS mà người dùng đang ở

đó mà nhờ Semantic web, các miền AS có thể chia sẻ các thông tin về người dùngcho nhau Ví dụ như, người dùng đến khám bệnh ở một bệnh viện, hê thống cần tìmcác thông tin về tiền sử bệnh của người đó Nếu trong profile của người đó có ghi:trước đó, người đó có từng khám bệnh ở bệnh viện khác thì hệ thống sẽ kết nối tớibệnh viện đó để có thể lấy các thông tin về tiền sử bệnh Như vậy, nhờ có SemanticWeb mà các hệ thống UbiComp có thể chia sẻ thông tin cho nhau để có thể xâydựng nên một mô hình ngữ cảnh phù hợp và từ đó cung cấp các dịch vụ thích hợpcho người dùng

Kiến trúc của IGPF