Under de senaste åren har intresset för att anta ontologier och ontologiska resonemang ökat för att automatiskt erkänna komplexa kontextdata som mänskliga aktiviteter. I synnerhet uppkom Web Ontology Language (OWL) som ett valspråk, som är en standard för Semantic Web, och stöds av ett antal verktyg för kunskapsutveckling och resonemang. Emellertid, begränsningarna av OWL 1 i termer av uttrycksfullhet har erkänts inom olika områden, och viktiga forskning e-orts har gjorts för att förlänga språket samtidigt som decidability av dess OWL 1 DL fragment. Resultatet av ett sådant arbete är OWL 2. I detta dokument undersöker vi användningen av OWL 2 för modellering av komplexa aktiviteter och resonemang med dem. Vi visar att de nya språk konstruktörer av OWL 2 övervinna de viktigaste begränsningarna av OWL 1 för representation av aktiviteter; OWL 2 axioms kan användas för att representera vissa regler och regelbaserade resonemang som tidigare krävts för hybrida tillvägagångssätt, med fördelen att ha en unik semantik, undvika potentiella inkonsekvenser. Därefter föreslår vi en systemarkitektur som visar integrationen av en ny OWL 2 aktivitet ontologi och resonemang moduler med distribuerade moduler för sensordata aggregation och resonemang. Genomförbarheten av vår lösning visas av en omfattande experimentell utvärdering med simuleringar av olika intelligenta miljöer.
Riboni och Bettini REF undersökte användningen av aktivitets ontologier för att modellera, representera och resonera komplexa aktiviteter med hjälp av regelrepresentation och regelbaserat resonemang av Web Ontology Language (OWL).
OWL 2 modeling and reasoning with complex human activities
{'venue': 'Pervasive Mob. Comput.', 'journal': 'Pervasive Mob. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}