物联网网络发现与搜索引擎

发现与搜索引擎作为互联网寻找资源材料的便捷工具，在我们的工作和生活中发挥了巨大作用。

在物联网中，对海量的分布式资源（如传感器，信息源和存储库），按照属性（如提供的传感器，驱动器，服务器的类型）、位置或者所提供的信息（如物体或交易的ID号）来搜索和发现这些资源既是必要的，也是一项挑战。因此，物联网搜索和发现服务对物联网的信息管理至关重要。如果失去它，信息数据的查找和访问将不能达到准确和有效。

作为物联网最为期待的第三代搜索，必须对以Google为代表的第二代搜索范式进行超越和革新。在物联网飞速发展的当下，这一工作迫在眉睫。这次革新由多个方面组成，其中一方面是包含本地化搜索、社区内容搜索、知识问答社区等在内的社会化搜索，另一方面则是人工智能、模式识别、语义分析、神经网络等智能搜索。

可以说，就技术门槛而言，智能搜索代表了下一代搜索的主流趋势。但鉴于神经网络、人工智能的搜索耗资巨大，目前还处在试验阶段；至于自然语言分析或者语义分析，由于语言本身的复杂性，其结果及性能也还不理想。

在早期物联网EPC系统中，搜索和发现服务主要包括ONS及配套的服务。但随着物联网的技术发展，智能搜索不仅可以被人使用，也可以被应用软件或智能物体使用，以帮助收集来自不同系统和位置的信息，或查找支持智能物体运输、处理、网络通信和数据处理的基础设施。这种智能搜索将可能成为物联网最佳的搜索引擎服务。所以说物联网的发展需要的是一个全新的解析架构，能够实现物理、数字和虚拟实体间的映射，其功能将远远超越ONS或者DNS。

对于有效的搜索和发现，信息的语义标记非常重要，尤其是要确保大量自动生成的信息在没有人工干预的情况下具有自动性和可靠性。

此外，如何将地面测绘数据，包括邮政编码和地名的逻辑位置交叉引用，以及物联网搜索和发现服务涉及的位置几何概念问题，如空间重叠和分离将是一个技术热点。(www.xing528.com)

当前，物联网搜索和发现服务的实现还需要解决的问题主要有：

●研究面向物联网海量资源的信息查找模型与分析机理；

●研究真实、数字和虚拟三个世界中同一实体的映射问题；

●语义标签和搜索；

●搜索发现与标识的多维性研究，如物品ID、物品属性、时间、地点等多融合与一致性；

●全球通用认证机制。