元数据最普遍的应用领域，就是是资源发现，它是一个解决困境的资源方案，资源缺乏组织是目前最大问题。通过使用准确的元数据描述符，形成对网络资源一致和比较准确的描述，形成方式比较优化的结构，最后面向所有的网络资源和自组织。其中资源发现，元数据有间接作用。资源的发现和利用是元数据作用，其有着比较结构合理的组织结构。以前解决比较混乱的网络问题，都是使用搜索与目录导航，而元数据的目标用户是这个的中心问题，混乱的网络问题和无序的网络问题需要解决，最终目的是有序网络，这个时候的资源发现问题可以有效解决。
DDMS设计包含核心和扩散层逻辑结构，如图1中所示，该元数据描述时必须使用核心层元数据，元数据能使数据资源在全局里看到。全局资源数据信息被用户系统搜索时候可以看见，这个记录被归类在DDMS的字符集来检索相关的数据要求。扩散层的设计，以满足需求和利益的元数据，这个可以用来扩展核心层元素。扩展可视性DDMS，可由相关机构或利益共同体，需要注册一个自己的扩展在国防部元数注册系统中。注册到的全球扩展DDMS能融入到全局发展，用户能够使一个较小的子信息资源的信息更准确的描述，以提高其元数据的质量。
2共享平台参考模型
以网络为中心的数据资源海量信息，是一个复杂的大系统，这个构成方式有异构处理平台和多样化的信息系统组件，以服务为导向的架构，使用一个统一的结构松散耦合的基础设施和服务，构建全球核心服务功能，解决信息系统联网的各个领域，提高业务，服务的可重用性和数据的互操作性。考虑到在一个层次基础上，物联网有共享和跨领域等共同感知等应用需求，达到信息共享与业务的协同，达到横向到边与纵向到底。使用物联网全局的重要功能，采用的技术是以网络为中心和面向服务的体制，在通信和应用层之间进行扩展，进行扩展计算与服务层。资源信息共享和协同保障能力为各行各业，参考模型如图2所示。物联网功能有统一的安全、搜索、编目等核心服务编目功能。每个服务提供商和各种东西的用户接入，实现信息资源共享中心网络互联互通，实现各类信息资源共享和业务协同处理。在此数据交换支持各部门、企业和用户，全局服务的仲裁、消息和元数据服务，这个实现了快速和快捷分享的大量信息资源。
全局核心网络服务可以提供信息服务，支持资源共享的功能提供了支持与信息提供者的注册信息的方式，并提供了用于提供访问用户的信息来控制用户管理，信息，服务和其他资源的能力信息化手段。使用面向服务的技术架构的全球核心服务是为未来的网络管理和运营支撑系统的基础，也是所有类型的使用者和信息系统的安全感知，获取，环境信息和服务的基本支持，支持各类型的信息再加上灵活运用各种全局协作，信息服务的核心集的能力。通过门户服务，元数据，存储服务，搜索服务，保安服务，协作服务，服务管理子系统提供的全球核心服务。
中图分类号：TP368.1；TP391.44
物联网RFID中间件是运行在用户程序和底层感知设备之间的独立程序，它为用户程序提供屏蔽底层硬件差异的标准数据服务。对数据流的处理是中间件的核心业务，数据采集、过滤、存储等过程贯穿着整个运行周期。在物联网系统中部署中间件能极大简化物联网系统的设计与研发，节省工程成本。
物联网日新月异的发展，催生了许多RFID中间件产品。目前的中间件产品大多是基于数据服务的，上层运用必须基于数据服务的反馈结果做分析得出现实事件再做进一步的处理。随着物联网技术的广泛应用，这种方式已经不能很好满足各类上层运用，例如：门禁系统中，异常标签的出现很可能意味着一个不速之客的到来。类似的情况要求物联网RFID中间件能够具备从原始数据中分析提取事件并上传的能力。
近年来，国内外有很多学者已经意识到现有的RFID中间件无法提取事件信息的缺陷，开始研究基于事件处理的物联网RFID中间。文献[1]提出并实现了一个事件驱动的中间件平台，将中间件分为基层和元层，在元层实现事件驱动。但这样无法从上层运用的层面去认知和定义事件。文献[2]在RFID中间件中设计实现了一种复杂事件处理模型，提出了一种基于CEP技术的自适应规则模型，但误报的事件可能会严重阻塞上层运用程序的执行流。本文在传统的RFID中间件基础上，建立了事件提取模型，设计实现了事件的侦听注册，生成，检测与发送。构成了一整套的事件提取机制。
1 事件提取模型的建立
事件从产生、检测到回送需要经历复杂的过程。事件提取机制接受用户的事件描述，生成事件标识，检测并回报事件消息。整个机制的模型如图1所示：
图1 事件提取机制模型图
上层运用提供基于SQL标准语句的事件描述。中间件完成事件描述的记录，约定中间件与上层运用间的事件标识（Event Identifier简称“EI”），维护上层运用与中间件之间的链接。每个链接都有一个链接标识（Link Identifier简称“LI”），将EI与LI对应，事件检测引擎就能基于中间件数据库中的基本数据提取出价值事件。最终通过LI回送给上层定制事件消息的运用。
2 相关数据结构的定义
2.1 基本数据结构
（1）在事件侦听注册与生成过程中，需要记录LI和每个LI上需要提取的事件EI。建立一个邻接表记录上述信息。如图2：
图2 LI与EI联系数据结构
（2）事件检测引擎运行过程中，需要将提取出的事件和传送的链接对应起来，放入到一个队列中。事件发送功能将队列中所有已产生的事件发送到对应的链接上。该队列的形式如图3：
图3 事件发送队列
（3）每个EI是唯一的，为避免后期注册时反馈回重复的EI。在每次约定EI时，都应该有专门的数据结构记录已存在的EI。后期约定的EI都应当跟该结构内的EI记录对比并保持不同。采用顺序容器实现此项需求。如图4：
图4 EI存储容器
2.2 建立事件记录树
事件检测引擎实现事件的检测需要依据事件描述。事件检测时都需要一个树形结构来动态维持上层运用，事件描述，事件标识的关联。采用高度为3的事件记录树（Event Record Tree，简称ER-Tree）来建立并维持这种关联。如下图所示：
图5 事件记录树
每个上层运用的事件描述树的根节点记录连接标识。第一层主要完成事件描述的记录，是整棵树的核心信息。叶子节点记录着对应事件的事件标识。
3 事件提取服务的实现
基于中间件采集的原始数据在实现事件提取服务。本文提出的事件提取机制由侦听注册、生成、检测、发送四大功能组成，提出采用多线程的思想实现。事件消息的传递应当安全可靠，对于每一个上层运用，事件提取服务都维持一条TCP/IP链接，这条链接使用LI标识。对于每一个事件，事件提取服务都需要依据事件描述开辟一个新线程，新线程基于中间件中的基本数据依据事件描述树检测事件的发生并将事件消息传入发送队列。
整个服务功能的实现还需要三个基本线程：
（1）主线程，侦测上层运用对价值事件的注册，和事件生成线程一起完成EI和LI的登记注册，维护好与上层运用的连接；
（2）事件生成线程主要为事件检测引擎生成事件记录树；
（3）事件发送线程，不断发送事件信息到相应链接上。整个事件提取服务的实现如下图：
图6 事件提取服务实现
4 基于HOPE-MFIOT物联网中间件的测试与验证
为验证本文实现的基于物联网RFID中间件的事件提取机制，在HOPE-MFIOT中间件的服务器端开发，上述的事件提取服务。在windows7.0平台上编写测试程序，测试程序中提交事件描述：IF EXISTS（SELECT * FROM EPC _DATA WHERE EPC=‘101001011’），该描述的事件意义为：号码为101001011的标签出现。实现中，用建立链接时的SOCKET标识LI，用EVENT_N（N为随机整数）字符串表示EI。提交事件描述之后，将号码为101001011的标签，放入读写器的识别区。测试结果如下图：
图7 测试图
在识别区内，HOPE-MFIOT中间件中采集到了目标标签数据。侦测到了事件并发回给了测试程序。测试程序显示了事件标识字符串。由此，验证本文设计实现的事件提取机制是合理可行的。
5 结束语
本文在传统的以数据为中心的RFID中间件上，提出并实现了一种事件提取机制。基于HOPE-MFIOT物联网中间件产品，进行了具体实现和测试。事件提取机制，将繁重的基于数据的事件处理转移至中间件中，减轻了上层运用的负担，扩展了物联网RFID中间件的运用领域。如何简化事件描述，提取更加复杂的事件，将是后期进一步探讨的问题。
参考文献：
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[4]柏杨.基于复杂事件处理技术的RFID的RFID中间件研究与设计[D].电子科技大学，2011.
[5]James Chamberlain，Corinne Blanchard，et.IBM WebSphere RFID Handbook：A Solution Guide.IBM，2006.
互联网创始人TimBerners－Lee首次提出了关联数据的理念，目的在于在不同资源之间建立计算机可理解的关联信息，最终建立全球性大数据空间［1］。2006年他在《关联数据的设计问题》报告中指出互联网不仅是把数据搬到网上，更是创建这些数据间的链接，以使人和机器能够浏览网络上的数据并可搜索和浏览相关数据和链接。同时他进一步明确提出了关联数据的创建和四原则：（1）使用URI（通用统一资源标志符）标识事物；（2）使用HTTPURI（超文本传输协议）使得任何人都可以定位并查找对应资源；（3）当有人访问到标识时，提供与该资源相关的有用信息；（4）尽可能提供关联的URI，帮助人们可以发现更多的事物［1］。这组原则及其实现要求奠定了关联数据技术体系和管理机制。
1．2关联数据核心技术
要实现关联数据的创建和，需要运用URI、HTTP以及RDF（资源描述框架）、SPARQL（SimpleProtocolandRDFQueryLanguage）等核心WEB技术。URI解决资源命名和定位问题，HTTP则提供了一种网上链接架构文件的方式。RDF是一种用于表达WEB网络中信息资源的标记语言，将对象描述成为数据模型。RDF以“资源，属性，属性值”三元组形式描述对象的内部结构及其内含的语义（例如一项专利的名称、发明人、技术领域、使用说明等），这个描述的深度取决于对象本身的内容深度和所依据元数据格式的丰富程度。RDFS（词汇描述语言模式）和OWL（网络本体语言）可以更清晰的表示词汇表中术语的意义及其词汇之间的关系，增强数据之间的语义关联性，使其更易被计算机自动发现和理解。关联数据浏览和检索需要采用标准方法对RDF信息进行解析。SPARQL是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议，能够挖掘和检索RDF描述中丰富的结构与关系信息。通过上述基于WEB核心技术的方式能够描述和链接世界上所有的事物，实现不同数据源中的数据之间建立计算机可理解的互联关系［1－2］。
1．3关联数据应用现状
目前很多国家和地区已有大量的关联数据成功应用案例，最早涉及关联数据领域实体应用的是美国国会图书馆，其后纽约时报、BBC等大型媒体公司，谷歌、百思买等商业巨头都纷纷试水关联数据，将大量传统网页上的数据自动或者半自动地转换成关联数据。联合国粮农组织2012年12月提出倡议，把叙词表为关联数据，并建设了AGRIS2．0平台将不同来源的数据集以关联数据的方式汇集起来方便关联数据和消费，至2014年2月，FAO的关联开放数据云已经包含了65个国家和地区150多个机构，超过七百万的术语，涵盖食物、营养、农业、渔业、林业和环境等领域［3］。国会图书、纽约时报、BBC、联合国粮农组织等大型服务机构进军关联数据领域，无疑会扩大关联数据在世界范围内的影响、推动基于关联数据的应用快速发展。在科技信息资源应用方面，马费成等［4］构建了基于关联数据的网络信息资源集成框架，并设计和实现了以“武汉大学”基本单位的免费网络学术资源集成实验系统。沈志宏等［5］选取中国科学引文数据库和中国生态系统研究网络通量数据为研究对象，根据关联数据的技术框架，将其描述为关联数据，同时研究了关联数据过程中可参考的标准化流程，并详细分析了其中的关键问题。张宁［6］针对农业信息空间下基于关联数据的知识资源组织方式和机制原理，提出了基于关联数据的知识资源应用模式和资源服务方式。
1．4关联数据在农业科技信息资源服务中应用优势
与传统的农业科技信息资源数据库相比，基于关联数据的农业科技信息资源更具开放性，比从任何一个现有的数据源中获取的数据更能提供丰富的知识资源。基于关联数据的农业科技信息资源服务将不同的来源数据整合集成，通过资源标准化描述和表达，拓展农业科技信息资源利用深度。这不仅降低服务器的负载，还提高信息质量和服务效率。同时关联数据通过链接机制可以将农业领域不同系统、不同结构、不同数据库的科技信息资源之间建立互链，共享数据和信息，为农业领域知识发现提供帮助，进而提高农业科技信息资源的利用率，优化配置农业科技信息资源。
2基于关联数据的农业科技信息资源服务平台
根据关联数据的概念和内涵，本文构建了基于关联数据的科技信息资源服务架构模型，如图1所示。架构在逻辑上自上而下划分为用户服务层、集成处理层、信息资源层、基础支撑层四个层次。
2．1基础支撑层
农业科技信息资源服务平台需要一个稳定而安全的运行环境，基础支撑层主要包括软硬件设施、网络资源和服务机构、技术支撑和管理机制等，是保障农业科技信息资源服务平台安全稳定运行的基础。其中硬件是指服务器、存储设备、网络传输等设施，软件则是指服务器上的操作系统、数据管理系统、安全保障系统等设施。网络资源是指农业科技信息资源服务相关的机构知识库、WEB站点资源等。技术支撑是指通过数据库技术、语义网技术、信息检索技术、可视化技术等为农业科技信息资源服务提供技术支持。管理机制是指为实现农业科技信息资源服务所配套的思想观念、保障措施和制度安排等。
2．2信息资源层
资源组织者收集的机构内外丰富的农业科技信息资源，包括科学数据、农产品价格信息、政府网站资源、农业科研信息等的各类数据库资源、WEB站点资源、各类文档资源，是农业科技信息资源的实体层，为数据集成处理层提供丰富的数据来源。这些数据资源来源各异，结构不一。因此，采集资源后需要用统一的资源描述框架来描述，将不同类型的数据处理成RDF模式，并存储在服务器中。例如对于传统数据库系统中的关系型数据，可以采用D2RServe将关系型数据库中的原始数据映射成RDF模型，成基于RDF数据模型的语义网数据库，对于WEB站点资源等非关系数据型数据则可采用微格式等工具转化成RDF三元组。
2．3集成处理层
集成处理层由数据访问、本体映射、实体识别、知识集成等模块组成［7］，对农业科技信息资源关联数据组织加工，将农业科技信息资源内部存在的语义关联关系通过RDF链接连接起来。数据访问即通过统一的规范访问，对关联数据集中数据进行提取解析HT－TPURI，获取RDF模型描述的对象信息。由于不同数据集经常使用不同的本体来描述同一领域信息，造成一定差异问题，需要通过本体映射，将不同的关联数据集的信息资源有效集成融合。本体映射借助关联模型方法，分析数据之间的关联关系，在相关概念之间建立关联。例如，Silk框架方法是根据两个数据集中数据的属性相似度计算它们之间的互联关系［8］。经过本体映射后，相同的概念一定拥有相似的实例，进一步通过实体识别解决具体哪些实例描述的是同一个实体的问题，为每个实例产生一个唯一的标识，从而在不同的数据集中指向同一实体的实例数据之间建立关联，既实现本地异构数据源之间的整合，也与外部其他机构的关联数据集关联，达到基于WEB的知识集成目标。
2．4用户服务层
用户服务层是指将经过挖掘、重组、关联和集成后的农业科技信息资源关联数据提供给用户使用，为用户提供知识管理、信息传递、资源发现等具体服务，促进学术交流和科技创新［9］。农业信息资源服务消费者根据实际需求，通过软件应用服务、用户交互接口、服务平台门户网站等入口就能无缝访问到集成后的各种关联数据，获取SPARQL检索、关联数据浏览、信息资源定位等农业科技信息资源服务，满足对农业科技信息资源搜寻、调用和集成的需要。
1 物联网简介
物联网，它是一种集计算机、通信、网络、智能计算、传感器、嵌入式系统、微电子等多个技术领域的新技术，其中通信技术是物联网技术的关键与依托。它将各种信息传感设备，如射频识别（RFID）装置、红外蓝牙感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。
从技术上理解，物联网理解是指物体通过智能感应装置，经过传输网络，到达指定的信息处理中心，终实现物与物、人与物之间的自动化信息交互与处理的智能网络。
从应用上理解，物联网是指把世界上所有的物体都连接到一个网络中，形成“物联网”，然后“物联网”又与先有的互联网结合，实现人类社会与物理系统的整合，达到更加精细和生动的方式管理生产和生活。
2 物联网的原理
物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品（商品）能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别（RFID）技术，通过计算机互联网实现物品（商品）的自动识别和信息的互联与共享。
而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品（商品）的识别，进而通过开放新的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。
“物联网”概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物，而另一方面是数据中心，个人电脑、宽带等。而在“物联网”时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球工地，世界的运转就在它上面进行，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。
3 物联网的系统结构
物联网可以以电子标签和EPC（Electronic Product Code，产品电子代码）码为基础，建立在计算机互联网基础上形成实物互联网络，其宗旨是实现全球物品信息的实时共享和互通。物联网的系统结构由信息采集系统、PML信息服务器、产品命名服务器（ONS）和应用管理系统四部分组成。它们的功能如下：
信息采集系统。信息采集系统包括产品电子标签、读写器、驻留有信息采集软件的上位机组成，主要完成产品的识别和产品EPC 码的采集和处理。存储有EPC码的电子标签在经过读写器的感应区域时，产品EPC码会自动被读写器捕获，从而实现自动化EPC信息采集，采集的数据将交由上位机信息采集软件进行进一步的处理，如数据校对、数据过滤、数据完整性检查等，这些经过整理的数据可以为上层应用管理系统使用。
PML信息服务器。PML（Physical Markup Language，实体描述语言）信息服务器由产品生产商建立并维护，他们根据事先 规定的原则对产品进行编码，并利用标准的XML对产品的详细信息进行描述。PML服务器在物联网中的作用在于以通用的格式提供对产品原始信息的描述，便于其他节点的访问。
产品命名服务器（ONS）。产品命名服务器ONS （Object Name Service）在各信息采集节点与PML信息服务器之间建立联系，实现从产品EPC码到产品PML描述信息之间的映射。
应用管理系统。应用管理系统通过和信息采集软件（如 Savant）之间的接口获取产品EPC信息，并通过ONS找到产品的PML信息服务器，从而获得产品详细信息以实现存诸入库管理、产品路径跟踪等应用功能。
物联网通过Internet信息世界的互联实现物理世界任何产品的互联，实现在任何地方、任何时间可识别任何产品，使产品成为附有动态信息的 “智能产品”，并使产品信息流和物流完全同步，从而为产品信息共享提供了一个高效、快捷的网络平台。
4 物联网应用领域
在国家大力推动工业化与信息化两化融合的大背景下，物联网将是工业乃至更多行业信息化过程中一个比较现实的突破口。一旦物联网大规模普及，无数的物品需要加装更加小巧智能的传感器，用于动物、植物、机器等物品的传感器与电子标签及配套的接口装置数量将大大超过目前的手机数量。
按照目前对物联网的需求，在近年内就需要按亿计的传感器和电子标签。专家预计，2011年，内嵌芯片、传感器、无线射频的“智能物件”将超过1万亿个，物联网将会发展成为一个上万亿元规模的高科技市场，这将大大推进信息技术元件的生产，给市场带来巨大商机。
物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
物联网把新一代IT 技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
参考文献：
[1]田美花.基于RFID技术的生产执行系统关键技术研究.青岛：中国海洋大学，2007.
书目数据是图书馆进行书目控制的重要基础，是揭示馆藏、开展服务的主要工具，也是传统图书馆对于知识进行组织和整序的最有价值的贡献。数字时代的书目数据虽然只是图书馆类型丰富的元数据中的一种，但它肩负着将纸媒带人数字时代的重任，同时又是出版物得以传播利用的重要桥梁，因此其重要性并没有降低。当前最大的问题是如何将书目数据开放成真正的万维网上的数据？这其实并不是系统实现问题，而是书目数据格式问题。由于语义技术的发展，人们才真正明白，MARC格式是当前制约图书馆数据开放利用的最大障碍，网络时代呼唤新的书目数据格式。
1 背景和历史
MARC格式设计于上世纪60年代末。当时计算资源极其匮乏，计算机速度慢，存储介质昂贵，以磁带这种顺序存取介质为主，因此MARC记录格式（即2709格式）被设计为不定长字段的紧凑型格式，以记录为单元，每条记录代表一个编目单位。MARC最初的设计目的是为了打印目录卡片，后来有条件的图书馆逐渐开放了检索终端，发展为后来的标准OPAC服务。由于磁带格式只能顺序检索而无法随机存取，因此在格式中设计了很多机器识别码、记录及字段子字段标识，以便能通过倒排索引而迅速定位检索。后来虽然随机存储介质（磁盘）和关系型数据库技术得到普及，但2709格式依然作为MARC记录的交换格式，图书馆的MARC记录虽然都可以通过万维网查询，但除了按照客户机/服务器时代研发的Z39.50标准开放API接口之外，基本没有其它互操作方式，MARC数据一直被牢牢地圈养在每个图书馆的OPAC范围内，缺乏方便地生成一个国家或地区的总书目或联合目录的技术和能力，更不用说开放给整个社会各相关行业使用。
当今的信息服务业有这样一个趋势：凡是互联网上不存在的，基本上是可以被忽略的。图书馆作为一种向大众传播知识的社会机构，如果遭到大众的忽略，就无法充分实现其职能，因而也无法实现其价值。自MARC产生到现在已经过去了半个世纪，随着技术的发展、信息大环境的改变，读者利用图书馆资源的对象和方式也发生了巨大的改变。MARC格式的种种局限在网络时代越来越成为一个绊脚石，越来越阻碍图书馆行业成为一个与其地位相称的网络存在：首先，互联网让计算机不再是简单的数据处理工具，而成为全球信息空间的一个个节点，书目控制不再局限于某一台机器、某一个系统、某一家机构，而需要在图书馆以外的网络空间进行传输和交换，MARC因其领域上的封闭性已无法满足这种需求。其次，图书馆要保存和处理的资源不仅限于传统的印本图书，还包括诸如电子文献、网页、图像、多媒体等复杂的资源类型，而MARC是为印本图书设计的，虽然曾在网络资源的描述上做过一定的努力（856字段），但效果并不理想。
都柏林核心元数据组织（DCMI）很早就看到了MARC对网络应用的不适应，从上世纪90年代中期开始发起了一轮新型元数据研发风暴，试图为MARC等传统的文献描述方式找到替代者。都柏林元数据核心集、术语词表、抽象模型及应用纲要等都是DCMI为网络时代书目控制做出的重要贡献。对于图书馆元数据，DCMI很早就提出一套名为“图书馆应用纲要”的元数据方案，试图实现类似MARC的描述功能，但这个方案只是一个属性元素集合，相对于MARC这种既包含丰富得多的属性元素集、又含有著录和语法编码规则的“复合型”标准来说，远不能满足实际需要，因而一直缺乏大型图书馆的支持而始终停留于草案阶段，未能成为DCMI的推荐规范。在数据编码方式上，MARC虽然号称“机读”，但是其各种内部格式只是被计算机读取，而无法被机器“理解”。DCMI尝试引入RDF/XML作为语义描述规范，但由于图书馆通行的编目规则（AACR2）是和MARC配套的，无法直接采用RDF编码，而且语义技术的实用化也有一个过程，当时还不足以支持大规模的应用，因此MARC的地位长期以来难以撼动。
国际图联1998年出版了《书目记录的功能需求》（FRBR）报告12]，提出与书目描述相关的三类实体、属性及其相互之间的关系，指出传统的MARC无法满足报告中提出的这种层次化的、全网域的“查找、标识、搜索和获取（FISO）”四方面的需求。随着以兼容过去并实现FRBR为目标的RDA编目规则的出台，美国国会图书馆对MARC21进行了大量扩展，人们对MARC格式的不满达到了一个顶点。
呼吁以新的书目格式取代MARC的呼声早已有之，进入新千年之后更是不绝于耳。加州大学数字图书馆项目前经理、现任OCLC高级项目主管Roy Tennant在2002年公开喊出MARC Must Die（MARC必须死）。但它为什么还死不了呢？最主要的原因是一直没有一种能够满足网络时代书目数据功能需求的书目格式来取代它。
美国国会图书馆2006年12月成立了未来书目控制项目组，2008年1月提交最终报告On the Record，表明将书目控制向万维网推进的积极态度，引发巨大争论。OCLC领导了WaC的Schema书目扩展社区的研究工作，通过对一种由Google、Yahoo和微软等提出的编码推荐规范进行扩展，在其WorldCat中尝试基于的书目格式，实现基于FRBR的RDA编目数据的网络化。所有这些探索都指向一个目标：直接用万维网原生的技术——即以URI、HTTP、HTML/XML为代表的技术来处理和信息。
随着W3C等标准组织的推波助澜，以及语义网、关联数据技术在图书馆内得到越来越多的应用，美国国会图书馆已经在将VIAF、LCSH等规范词表成关联数据，德国、英国、瑞典等国家图书馆纷纷进行了书目数据的关联数据化，推出新一代书目数据格式的时机已经成熟。在这种背景下，基于关联数据技术的“书目框架（BIBFRAME）”应运而生。
2011年5月，美国国会图书馆正式宣布与以语义技术起家的Zepheira公司合作开发BIBFRAME，同年10月，国会图书馆项目计划，2012年5月，Zepheira公司开始评估相关的项目并开始数据建模，11月书目框架第一份报告，公布了所用的关联数据模型草案，同时在书目框架官网上用例与需求、不断更新的词表以及适当的工具和服务，不列颠图书馆、德国国家图书馆、OCLC等参与了早期测试。2013年的ALA大会上，书目框架成为热门话题，根据Eric Miller等人的报告，目前国会图书馆仍然在根据早期测试的结果修正各种细则，OCLC在研究如何将WorldCat中所有的数据转换成书目框架格式。接下来的工作将更加具体化，如继续更新术语词表，用XML来对书目框架的RDF数据模型进行序列化的试验，开发支持MARC21到书目框架的转换工具、及支持书目框架数据浏览的关联数据浏览器。平台提供商中，目前有图书馆系统服务商VTLS宣称其Open Skies平台支持书目框架，科罗拉多大学启动了“BIBFRAME数据存储库”项目，在Redis图书馆服务平台上，增加了一个模块，通过MODS—to—MARC映射实现MARC21记录到BIBFRAME实体的转换。
尽管书目框架希望创造一种新的表达书目数据的方法用以取代MARC，但它的目标比此更加宏伟。作为一项计划，BIBFRAME要调研书目描述、数据创建、数据交换等各个方面。除了取代MARC，它还能适应不同内容模型和边际规则，探索新的数据记录的组成方法，以及评估目前的交换协议。书目框架出现之后，废弃MARC的时间已经临近，美国国会图书馆和OCLC都宣布，将于2016年停止对MARC格式的支持，这就意味着MARC即将退出书目控制的历史舞台，书目框架将扮演重要的角色。 2 什么是BIBFRAME？
BIBFRAME全称为“书目框架计划（The Bibliographic Framework Initiative）”，也曾称为“书目框架迁移计划（The Bibliographic Framework Transition Initiative）”，它的目的是开发一种“适应未来需求”的书目数据格式，因此也用它来命名这种新的书目数据格式。所谓格式，即适用于某种特定应用的编码和解码的打包方式，书目框架就是对于书目信息按照一定的结构和方式进行编码，并能够满足信息交换等功能需求而进行解码的一种“数据包”。书目框架应用了关联数据技术，能够支持图书馆及类似机构对各类馆藏资源进行描述和编码，其研发的第一个需求是支持数以亿计的MARC数据转换，将来所有新产生的数据将可以不再使用MARC，从而逐步取代MARC21等世界各国沿用至今的MARC，使得书目数据在整个万维网上得到方便的交换、和共享。
书目框架项目的最终目的，是要形成一套适应万维网的书目信息应用规范，主要包括三个方面：模型与实体、术语词表、编码及打包规则，模型与实体提供了书目框架的应用对象和描述深度，术语词表提供了规范控制的基础，编码和打包规则提供了机器理解的手段。另外书目框架还会开发一些用于数据校验、互操作测试等特定功能的辅助工具，以及一些应用平台信息和最佳实践等。目前书目框架的官网除了进行中的规范之外，作为一个项目管理网站（部分内容须密码登入），还兼有征求意见、讨论问题和普及宣传相关知识的功能。
2.1 框架模型
与FRBR类似，书目框架采用了实体一关系分析法，对所涉及的实体、实体属性、实体关系、属性关系等进行了分析。但书目框架的分析更一般化，只将描述对象分为抽象的创造性作品（Creative Work）和实例（Instance）两层，另外根据规范控制和扩展描述的需要，单独定义了规范数据和注释数据，因此一共有四类实体（如图1、2所示）：
Creative Work（创造性作品）
Instance（实例）
Authority（规范数据）
Annotation（注释数据）
前两者可以通过对MARC中各类字段属性进行梳理而“继承”，而规范数据与传统规范控制的做法有很大不同，它既要实现传统规范控制对作品、实例及其相关的作者（人物及角色）、机构、主题、事件等要素的规范功能，又有许多网络资源规范控制的特点（如外链VIAF或DBPedia中的RDF数据）。书目框架定义的规范数据格式并非要取代其它的规范控制方法，而是作为一个轻型的抽象层，提供一种容器，使规范控制在万维网环境下更加有效地发挥作用。
把对与作品或实例相关的实体的描述都作为“注释”，是书目框架的一种“创造”。它所涉及的各种注释包括目前已经纳入考虑范围的封面设计、书评、描述和馆藏描述四类，其中“描述”又分三个子类：摘要、文摘和目录，其所需描述的属性、关系等完全不同，但它们都是bf：Annotation的子类，这种完全异构的数据只有在书目框架这种采用了RDF描述的模型中才能方便地进行编码，因为我们可以把“注释”类当作一个容器，而不像关系数据库那样，一定要强求结构的统一。目前书目框架只定义了一些急需描述的基本类型，如上述四类和三个子类，主要是考虑到书目框架首先要兼容MARC21，如果在转换MARC21数据时没有对应的映射字段，就无法满足对“框架”的需求。将来可能会根据需要扩展更多的类型，这样的模型也能够直接支持网络中由其它机构组织和维护的数据。
2.2 术语词表
规范术语的是语义万维网技术的基础，通过为各类实体、属性、关系、取值等相关术语赋予URI，形成词表，为语义编码（一般是采用RDF的各种序列化形式）提供了基本的结构单元。
从目前书目框架的实践来看，它已不再像DCMI那样严格控制元素和术语的数量，而是根据实际需要原则，经过一定的内部讨论流程，随时和修订。目前术语的主要来源是MARC、FRBR、RDA、DC、VAR等相关业界的元数据规范。至2013年9月，已了近300个术语（10月1—10日的美国政府关门也波及到美国国会图书馆，书目框架的术语页面至今没有恢复，MARC21转换书目框架的试验项目只更新到6月5日）。
在众多的规范术语中，资源类型是较为特殊的一种：它既是书目框架描述对象的一种属性，又是书目框架所适用的资源类型。书目框架的“创造性作品”和“实例”两类都可以有资源类型属性。书目框架吸收了MARC/MODS、RDA、DC、Schema，org等元数据规范中对资源类型的定义，将他们组合归并，初步形成一个由14种类型组成的词表（文字资料、地图、数据集、乐谱、动作谱、音频资料、图画、动画、三维物体、软件/多媒体、混合资料、资源集合、手稿和触觉资料），既具备科学性，又很实用，应用时可以任意组合，基本能够从概念上覆盖所有的图书馆及相关机构常见的资源对象，比RDA中利用内容类型、载体类型和媒体类型三方面组合的定义方式更加简便易行。 2.3 用例与需求
软件工程中的“用例与需求”通常用于深度描述系统的使用场景和功能，让设计者和用户充分了解系统如何与外界互动，不同的用户角色可以利用系统做些什么，以及系统典型的开发目的和业务目标。多个用例可以较为全面地反映系统的应用需求。用例是普通读者了解系统复杂功能的一把钥匙，通常不会以专深的技术术语编写，而采用普通用户能够看懂并理解的日常用语。
目前书目框架的官方网站列出了15个用例，并归纳了12个方面的设计目标。15个用例中有4个是能够给用户带来的好处，11个是给图书馆员（图书馆工作）带来的好处。从用例上看，书目框架给图书馆带来的变革将是巨大的。
通过这些用例和需求描述，我们能够很方便地看出什么是真正的“网络时代的书目格式”，它与传统的MARC格式在使用场景和满足需求方面，有多么巨大的不同。
例如它能够直接提供书目信息的SoLoMo服务、选择“自适应”内容（根据类型、媒体类型、语种等）、进行规范控制（提供规范数据、人名规范名对应、规范档更新等）以及进行联合编目（合并、去重、加馆藏信息、复制数据等）。
2.4 工具、服务与演示
书目框架是关联数据的一种应用，是一种书目数据的RDF Schema和打包规则。之所以称为“框架”，是因为其提供了各种RDF序列化数据的打包方式。书目框架的四类数据应该有四种打包方式，这些书目的编码除了必须支持RDF/XMI。之外，还可根据需要，支持Ntriples，Turtle，RDF/JSON，RDFa等形式，在应用中需采用内容协商和适当的媒体类型方式对HTTP请求做出反应。
为了让大家有一个直观的了解，书目框架项目网站上提供了两种工具，可用来了解MARC数据转换成书目框架的效果。一种是比较服务，通过输入一个美国国会图书馆MARC书目记录的标识（MARC BIB 001字段），就可以看到转换成书目框架格式前后的书目记录。另一种是转换服务，以MARC/XML格式粘贴或上载提交一个不大于2MB的书目数据文件之后，系统会利用Exhibit开发的工具将数据转换并显示成书目框架格式。这两种工具目前还是试验阶段，每隔几周会有调整和更新。将来书目框架网站上会提供更多的工具和服务。
除了美国国会图书馆的大力倡导和投入外，书目框架项目也吸引了包括不列颠图书馆、德国国家图书馆、乔治华盛顿州立大学图书馆在内的许多著名图书馆参与，OCLC也积极响应。目前在书目框架网站上提供了这些机构将自己的书目数据（MARC格式）转换成书目框架格式的丰富例子，包括MARC书目记录转换成书目框架中的“作品”、“人”、“机构”、“实例”、“注释”等各类相互关联的实体的情况，并有RDF/XMI。格式的数据可供下载。这些演示初步展示了书目框架格式对不同MARC格式的包容性和适用性，验证了关联数据技术给书目数据带来的语义功能和数据间的互操作能力。 2.5 书目框架示例
图3是国会图书馆的MARC数据转换为书目框架格式的一个简单的例子。该实例以RDF/Turtle格式编码，比RDF/XML编码方式更为简洁，易于人识读。该记录是关于一个作品（bf：Work）的数据，定义了该作品的URI、题名（bf：title）和责任者（bf：creator），有3个主题（bf：subject）和4个实例（bf：instance），并描述了其来自于哪条书目记录（bf：derivedFrom）。底部代码描述了该作品的责任者，是一条人名规范数据。
3 BIBFRAME的特点
知名图书馆技术专家Karen Coyle于2004年发文认为，新的书目系统只满足FRBR的FISO四大需求，对于网络时代是不充分的，至少还要有“描述”、“发现”、“定位”、“购买”、“保存”和“推广”等功能。OCLC的资深专家Roy Tennant也在同一期刊物上呼应了这个观点，认为未来的书目数据要具有“通用性”、“可扩展性”、“开放性”、“透明性”、“低门槛”、“包容性”，支持“协同管理”、“模块化”、“层次结构”、“颗粒性”和“容错性”等，对未来的书目系统提出了很高的要求。
书目框架作为网络时代的书目数据格式，简而言之，主要在以下三个方面超越了人们对传统书目数据的需求：（1）普适性。不仅体现在书目框架可描述的资源类型不限于描述传统图书，还可描述网络资源，还体现在其采用RDF、URI等标准化的数据模型和编码方式，可与网络上的数据很好地兼容和互操作。（2）语义化。因为其是采用RDF描述的，因而数据的最小单位不是记录，而是RDF的陈述，这就打破了MARC书目“记录”的格式，将记录分拆为一个或多个三元组，成为一个又一个相互关联的语义单元，为书目数据赋予了机器可处理的语义。（3）开放性。用HTTP URI来标识所有的“东西”是关联数据技术框架的基石，而HTTP URI是万维网的基本信息组织方式，可全球唯一定位，当书目数据中的一切实体都赋予了URI，就可在全网范围内被定位和访问，突破了MARC数据的局限，打破了封闭的图书馆系统与开放网络之间的藩篱，使书目数据能够方便地与其他网络数据混搭，融入“数据的网络”，构建新的数据服务。
对书目框架种种特性的总结，基本可以归纳为以下四个特点：
特点一：与MARC的兼容性
书目框架继承了MARC的很多特点，比如丰富的语义和严格的一致性，它能兼容作为内容模型的FRBR，实现MARC数据的各种角色：规范数据、馆藏数据、分类数据等。它设计的首要任务是能够“容纳”当前所有的、各式各样的MARC记录，从而将图书馆行业数十年人工积累的编目记录悉数收入其中，平滑过渡到新的格式，由新的万维网时代的系统软件进行管理。但书目框架并不是MARC的严格等价物和简单的翻版，它尽可能地保证MARC的大多数语义描述能够保留，但也只是MARC可以转换成书目框架，而不保证书目框架完全可以转换成MARC。
特点二：超越书目记录格式
BIBFRAME的开发目标是成为一种书目记录格式，但它不仅是书目记录的“格式”，也不仅适用于书目。取代目前图书馆主流书目记录格式MARC，是书目框架计划最重要的目标之一，但它设计的抽象模型和技术框架显然不止于为书目记录提供一种格式，而是试图容纳多种领域本体、元数据方案、数据序列化格式的框架。书目框架试图描述的资源类型远不止书目，还包括博客文章、静态动态图像、3D影像、计算机程序、软件、数据集、实物等等，并为MARC/MODS、RDA、Schema，org、DCMI等资源描述模式提供映射方案。因此书目框架的适用性并不局限于图书馆领域，也适合于博物馆、档案馆等机构，以及更广泛的类似机构。
特点三：严格区分抽象内容和它的物理/数字表现
在互联网环境中，必须要有一种方法将图书馆数据的抽象内容（题名和作者）与物理形态（页数、是否有插图等）区别开来。标识图书馆资源的创建者（如作者、出版者）与资源的内容属性（如主题）具有同等重要的地位。在书目框架的关联数据模型中，作品和规范数据属于抽象内容，实例数据属于载体表现，在描述时分开描述，一个作品与它的规范数据和实例之间是一对多的关系，都分别赋予URI后，可以更灵活准确地解释它们之间的关系，用RDF编码并序列化后，可被机器理解。
特点四：面向语义网的书目数据格式
用HTTP URI来标识一切事物，是关联数据四原则中的第一条，也是在万维网上清晰标识信息实体、实现网络资源的规范控制的必须。书目框架继续把这一原则发扬光大，无论对作品，对人、地、机构等规范数据，还是每一个实例，甚至包括与“作品”相关的封面、书评、描述等都用HTTP URI来唯一标识。HTTP URI的最大特点不仅仅在于唯一标识功能，还在于它的全球定位功能，以及从一个命名空间到另一个命名空间的跨网域链接。
“数据网”中实体之间要建立更多可被机器处理的关系，这种关系要跨越传统图书馆领域，覆盖到整个网络信息空间，以提高搜索引擎检索结果的相关性，帮助用户找到他们真正需要的信息，提升网络服务的效能。在网络范围内建立可被机器理解的语义关系，正是关联数据技术的长处之所在，书目框架的关联数据模型建立了表达并利用这些关系的基础。这样就提供了一种互联网环境下跨系统、跨领域的网络资源规范控制方法，这种设计使得书目框架既能够满足图书馆的特殊需求，又能与更广泛的相关应用进行整合。
4 BIBFRAME的应用和问题
书目框架计划一经提出便受到业界瞩目，并非因为采用了特别先进的技术，而主要是因为美国国会图书馆的影响力。国会图书馆目前把书目框架作为最重要的、具有最高优先级的项目进行开发。目前书目框架的开发尚未完成，主要还有三个方面的工作：第一、书目框架的规范控制超出了传统书目信息规范数据的边界，成为网络信息规范控制的一部分，但具体应该新增哪些内容的规范控制，尚未得到确定。第二、注释模型还存在争议，特别是其适用的类型以及将来如何扩展方面。例如对于将馆藏纳入到注释类型进行描述是否合适，尚有很多细节还未形成规范或达成共识。第三、目前的应用平台开发，图书馆管理系统的支持，以及演示、编目、转换、校验等工具软件还需要进一步丰富和完善。另外MARC21向书目框架进行映射转换过程中也有很多细节问题需要讨论，目前的测试主要集中于此，能否转换和容纳所有参与图书馆现有的MARC21数据，是书目框架能否成功的试金石，因此转换数据实现目前书目系统的基本功能，是当下书目框架应用的首要任务。
书目框架系出名门，人们对其寄予厚望，然而它毕竟自提出至今只有两年多时间，能否成功、在多大范围内成功还言之尚早，因此现阶段也是人们质疑最多的时候。归纳起来主要有以下几个问题。
4.1 全新开发，技术门槛较高
从技术上来看，书目框架完全采用语义万维网技术，涉及到十余年来互联网和图书馆领域研究和应用的多项前沿技术，如Web、实体一关系（ER）分析、RDF数据模型、RDF的序列化（编码）、XMI。数据处理、关联数据的标准规范和应用实施、MARC数据的XML化处理、书目数据的FRBR化、领域知识本体和元数据编码、规范控制等等，对于图书馆界的研究和应用人员来说，有较高的技术门槛，而对于系统开发商和平台提供商来说，提供可投入实际应用的解决方案也非易事。
另外书目框架的开发策略也与以前图书馆界的元数据方案研发有很大的不同，以往对于属性元素的选择非常慎重，对于各类规范词表的确定总是以尽可能优先复用为原则，而书目框架基本不考虑与其它元数据模式的复用和兼容，甚至不尊崇FRBR模型，完全摒弃了MARC用字段和子字段名来揭示书目的属性，也没有复用DCMI或RDA的术语词表，而完全在新的命名空间（bf：http：///vocab/）定义了一套新的术语。这种做法固然有助于新的数据格式从一开始就站上一个新的起点，但也会给应用推广带来难度和阻力，且不符合语义万维网尽可能复用已有本体、词表的理念。
4.2 与FRBR和RDA不完全一致
书目框架并非直接采用FRBR，而是对FRBR进行了简化。作为一种新的书目数据格式，书目框架数据本来应该是RDA编目的直接结果，但目前由于RDA是FRBR模型的实践者，而书目框架简化了这种模型，从而造成书目框架与RDA编目数据不完全一致的现象。
好在这种简化是一种一般化，可以将书目框架看成是一种更大的“容器”，其通过采用一种“领域纲要”的机制来适应特定领域的特殊需求，因此实现FRBR的描述需求完全没有问题，从而也能经过扩展满足FRBR的功能需求。
“领域纲要”看起来是借鉴了DCMI的应用纲要，为书目框架应用于某个领域提供纲领性的指南。领域纲要规定了实体如何继承和分解，复用哪些词表、如何与MARC数据映射等具体问题。如果说书目框架是一栋房子，那么“领域纲要”则是房子里面的支架，用以呼应领域应用的具体需求。如需将FRBR化的书目数据转换成书目框架格式，需要定义“领域纲要”，明确规定FRBR中的WEMI四类实体如何转换成书目框架。如图4所示，“BIBFRAME WEMI Profile”是一个“领域纲要”，将FRBR中的w（Work，作品）、E（Expression，内容表达）定义为书目框架中的“创造性作品”的修饰和限定，M（Manifestation，载体表现）、I（Item，单件）则作为“实例”的修饰和限定，这就是为什么书目框架虽然摒弃了E和M，但仍然能够兼容FRBR的原因。
4.3 与书目扩展的竞争和合作
是互联网产业巨头Google、Yahoo、Bing、Yandex共同制定的一套网络资源描述规范，通过在网页中嵌入网络资源的语义描述（RDFa形式），可使语义数据方便地以网页形式，并被搜索引擎检索以及进行后续（智能化）处理。
作为关联数据的一种实现方式，的崛起迅速引起了OCLC的注意。但并不是为图书馆资源而设计，它缺少适用于书目数据的FRBR第一组概念（即WEMI）、无法明确区分内容和载体、缺少对资源集合和连续出版物的定义等，因而不适合直接拿来作为描述图书馆资源的工具，必须进行扩展。于是OCLC的关联数据专家和图书馆技术专家为设计了一套用于图书馆的书目扩展，即SchemaBibEX。该扩展包括模型和词表两部分内容，如增加了“OCLCnumber”、“Holding”等馆藏特性元素用于描述物理载体。美国国会图书馆的书目框架计划是在OCLC的SchemaBibEX的模型数月后才的，二者描述的是同一类资源，存在竞争关系。鉴于国会图书馆的影响力，OCLC立即开始了两者之间兼容和互操作的研究，谋求二者的合作，使其形成相互补充的关系。二者对书目数据描述能力的比较如图5所示。
对书目数据描述能力的比较
我国传统物流企业的信息化水平还比较低，无法实现物流组织效率和管理方法的提升。要实现物流业的长远发展，就要实现从物流企业到整个物流系统的信息化、智能化、网络化。因此，发展智能物流成为必然。
物联网的快速发展，给智能物流带来了蓬勃生机。国家《物联网“十二五”发展规划》中指出：在重点领域开展应用示范工程，探索应用模式，积累应用部署和推广经验和方法，形成一系列成熟的可复制推广的应用模板，为物联网应用在全社会、全行业的规模化推广做准备。智能物流作为物联网九个重点领域应用示范工程之一，具体指：建设库存监控、配送管理、安全追溯等现代流通应用系统，建设跨区域、行业、部门的物流公共服务平台，实现电子商务与物流配送一体化管理。
智能物流系统(ImelligentLogistics System，ILS)是以物品标识系统(Article Labeling andIdentifying System，LIS)为基础，通过智能交通系统(IntelligentTransportation System，ITS)，综合运用各种信息技术，以电子商务(Electronic Commerce，EC)方式运作的现代供应链物流服务体系。
智能物流系统已经具备了信息化、网络化、集成化、柔性化、自动化等先进技术特征，采用了最新的编码、标示、识别、条码、RFID、传感器、红外、激光、无线、移动通信、数据库、云计算、卫星定位等高新技术，同时利用物联网及电子商务技术优化物流管理，实现信息共享，最终达到生产、采购、库存、销售以及财务和人力资源管理的全面集成，使物流、信息流、资金流发挥最大效能，是智慧物流的承载平台。
智能物流系统正常运作的前提是要保证物品或物流单元的惟一性，并可以实现数据的自动采集。物品的编码标识技术尤为重要，成为智能物流系统的基础。
物品标识系统(ALIS)
我们从分析“物品标识体系参考模型”入手，发现该模型是从物品标识流程的角度进行构建，详细描述了在物品标识体系中，物品信息的生成、转换、传输，以及处理的完整过程(如图1)。
首先要做的是编码(coding)。编码即给物品赋予代码的过程。代码是表示特定事物(如某一物品)的一个或一组字符。可以将编码理解成将物品信息代码化，是可实现计算机化的基础。通过惟一性编码，保证在智能物流系统中的每一件物品、每一个物流单元的惟一性。
第二步是标示(labeling)。标示是将代码转换成为符号、标记、数据电文的过程，其目的是将代码化的信息转换成为载体可携带的信息(如“条码符号”)，当该载体与物品合为一体时，载体所携带的信息即为物品信息，实现了对物品的跟踪追溯管理。标示的另一个作用是为了“识别”。在智能物流系统中人们经常用到的如一维条码、二维条码、RFID标签等。
第三步是识别(identifying)。识别是对标示信息进行处理和分析，实现对事物进行描述、辨认、分类和解释的过程。通过识别技术对标示信息进行采集分析与处理，其处理结果是代码。
最后是解码(decoding)。解码是将代码还原为物品自己属性信息的过程，是编码的逆运算。通过解码，还原了物品的本来面目。编码与解码在物品标识体系中是基础，实现信息化、网络化的管理，不能没有编码技术的应用。
在上述对物品标识流程的描述中，我们将第2步标示和第3步识别统称为标识(labeling andidentifying)。将构成第1-4步的系统称为物品编码标识系统，或物品标识系统(Ariicle Labeling andIdentifving System，ALIS)。
在我们认真讨论标识体系时发现，“标识”的概念需要重新定义。在《现代汉语新词语词典》中：标识是指经国家商标局核准注册的产品商标标志。只有将标识重新定义，才能适应物联网和智能物流发展的需要。我们将标识定义为将代码标示于载体并识别的过程。这时标识读作“标识(zhi)”，其意同“标志”。这样既保留了现有各个版本对标识与标志的定义，又满足了物品标识体系建设的需要，从而完成了对“标识”一词新的诠释。在物品标识体系中，不仅包括标识本身的标示与识别，也包括编码与解码，还要考虑与网络系统、解析系统、应用系统的对接和数据交换。
智能物流系统的基础――物品编码
编码技术是一种用于描述数据特性的信息技术，编码的目的就是为了要识别物品的特性。在智能物流系统中，不但要能够识别物品，还要能识别物流单元，如：包装箱、托盘、周转箱、集装箱等，编码的惟一性是非常重要的。
物品编码是指按一定规则对物品赋予易于计算机和人识别、处理的代码(一组有序字符的组合)，是人类认识事物、管理事务的一种重要手段，是实现信息化的基础。
物品编码系统，是指由不同数据结构、不同应用领域、不同承载方式的物品编码构成的系统，该系统是国家物品识别网络的基石，为自动识别系统提供数据采集内容。物品编码又分通用物品编码系统和专用物品编码系统。
通用物品编码系统是指跨行业、跨部门、开放流通领域应用的物品编码系统，是开放流通领域物品的惟一身份标识系统，是目前应用最为广泛的编码系统，包括商品条码编码系统和采用射频识别技术的产品电子代码系统等。
专用物品编码系统是指在特定领域、特定行业或企业使用的物品编码系统。专用物品编码一般由各个部门、行业、企业自行编制，在本部门、本系统或本行业采用，是针对特定的应用需求而建立的，例如固定资产分类与代码、集装箱编码、托盘编码等。由于专用物品编码受限于其适用范围，一般采用的都是通用的数据载体，因此，在数据编码层需要增加特殊的标识(zhi)进行区分。
以GSI编码体系为例，当产品下线进人流通领域后，我们采用的是GSI-13编码，也就是日常生活中在超市购物时，商品包装上的条码符号所表示的代码信息。当商品在仓储运输过程中独立使用时，例如冰箱、电视等，其商品包装与物流包装是一样的，可以采用相同的物品标识。
更多的情况是一个纸箱内装有10瓶饮料、一条烟内有10盒卷烟，此时，包装箱上条码符号所表示的代码信息就要采用GSI-14编码。
当商品进入仓储运输物流环节时，对仅用于物流过程的一些
物流单元，例如托盘、周转箱、集装箱等，不需要进入零售超市店铺，在物流单元上采用的一般是SSCC-18编码。
在上述3种情况下，当用条码符号作为标识(zhi)时，分别采用EAN／UPC-13条码、ITF-14条码、EAN-128条码。
在供应链管理中，采用的是全球贸易项目标识代码GTIN(Global Trade Item Number)。GTIN是GSI组织对贸易项目(包括产品与服务)，在买卖、运输、仓储及零售与贸易运输结算过程中提供的惟一标识。GTIN代码体系的表示采用十进制。虽然GTIN的数据结构是14位，但是数据载体(条码)的表达方式则包括了12位的UPC条码、13位的EAN／UPC条码、8位的EAN／UPC条码，GTIN的14位编码结构涵盖了几乎所有不同结构的条码。
在物联网应用中，采用的则是SGTIN(serialized global tradeidentification number)系列化全球贸易目标标识代码。SGTIN是一种新的标识类型，它基于GSI全球贸易项目代码(GTIN)，是GTIN和惟一序列代码的结合。SGT[N由厂商识别代码、项目代码、序列代码这三个信息元素组成。序列代码由管理实体分配给一个单个对象。SGTIN有两个编码方案：SGTIN-96(96位)和SGTIN-198(198位)。将SGTIN再转化成EPC代码，写进RFID标签的芯片中，通过物联网，从而实现了对单一物品或物流单元的跟踪追溯管理。
物品标识在智能物流中的应用
标识是将代码标示于载体并识别的过程。如果没有物品标识，智能物流就没有办法对物品信息进行自动采集。智能物流中最常用的标识技术是条码技术和射频识别(RFID)技术。
条码可分为一维条码和二维条码。一维条码按照应用可分为商品条码和物流条码。商品条码包括EAN条码和UPC条码，物流条码包括128条码、ITF条码、39条码、库德巴条码等。近年来，物流管理系统中越来越多地应用二维条码。
随着数字成像技术的快速发展，条码识读设备的扫描系统也逐渐由激光光源向CCD、CMOS转换，特别是直接使用数字成像技术，使得许多智能手机可以十分方便地拍照条码符号，并快捷地实现了条码的自动识别。
而随着物联网的广泛应用，物品标识系统将发挥越来越重要的作用。一维条码将通过复合条码、应用标识符等技术，不断推广条码的应用领域，实现物品的单品跟踪追溯管理。
二维条码的应用将会出现重大的跨越式发展。二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。南于受信息容量的限制，一维条码仅仅是对物品信息代码的标示，而不是对物品的描述。所谓对物品的标示，就是给某物品分配一个代码，代码以条码符号的形式印制在物品上，用来标示该物品以便自动扫描设备的识读，代码或一维条码本身不表示该产品的描述性信息，更详细的信息要通过访问数据库才可以了解。
二维条码和一维条码应用的侧重点不同：一维条码用于对“物品”进行标示，二维条码用于对“物品”进行描述。信息容量大、安全性高、读取率高、错误纠正能力强等特性是二维条码的主要特点。二维条码的编码可以沿用一维条码的原则，也可以附加更多的信息，还可以增加一些新的内容(如互联网链接地址等)，从而实现更多的功能。
RFID技术是一项利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触资讯传递并通过所传递的资讯达到识别目的的技术。RFID系统通常由电子标签(射频标签)和读写器组成。在基于RFID技术的物品标识体系中，典型的应用是由GSl提出产品电子代码EPC Global标准。EPC标签从本质上来说还是一个电子标签，通过射频识别系统的电子标签识读器可以实现对EPC标签内存信息的读取。识读器获取的EPC标签信息送人互联网EPC体系中的EPCIS后，即实现了对物品信息的采集和追踪。进一步利用EPC体系中的网络中间件等，可实现对所采集的EPC标签信息的利用。
在物品标识体系中，当编码采用全球产品电子代码EPC编码体系时，可满足新一代的与GSlGTIN兼容的编码标准；标示是将EPC代码转换成二进制数据电文存储于RFID标签的芯片里面；识别是通过RFID读写装置，将数据电文找到、读取、编译、传送计算机终端、还原成GTIN代码。从而实现了对物品的跟踪追溯管理。
物品编码标识系统是物联网的基础与核心。
结论
智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。
智能物流涉及到诸多的新技术应用：一是数据自动采集与自动识别技术，包括条码、RFID、传感器等。二是移动通讯技术，包括3G、4G网等移动无线通讯技术。三是智能终端技术，包括机载终端和手持终端。四是定位技术，包括GPS、RFID以及智能手机提供的位置服务。五是商业智能技术，包括信息加工、信息处理。
有专家称，智能物流将由以下智能技术作为支撑：
智能获取技术：使物流从被动走向主动，实现物流过程中的主动获取信息，主动监控车辆与货物，主动分析信息，使商品从源头开始即被实施跟踪与管理，实现信息流快于实物流。
智能传递技术：应用于企业内部、外部的数据传递功能。智能物流的发展趋势是实现整个供应链管理的智能化，因此需要实现数据间的交换与传递。
［中图分类号］F251 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）10-0018-02
1 引 言
随着社会信息化、知识化、数字化的转变,企业运营模式正发生巨大的变革,协同合作成为企业界的主旋律,企业早已融入企业群体当中来参与市场竞争,与此同时供应链管理正成为许多企业或组织运用的战略方法,也为企业带来了巨大的竞争优势和市场机遇。
供应链由直接或间接地履行顾客需求的各方组成,包括制造商、供应商、运输商、仓储商、零售商以及顾客在内,各环节通过物流、信息流和资金流彼此相连,其所包含的功能有新产品开发、市场营销、生产营销、生产运作、分销、财务和客户服务等。供应链产生的价值为最终产品满足顾客的价值与满足顾客需求所付出的供应链成本之间的差额。供应链管理的目标是使供应链整体价值最大化,使供应链上的企业获得并保持稳定持久的竞争优势,以提高供应链的整体竞争力。
目前我国的供应链管理中存在很多问题,有诸多方面值得优化,例如，供应链各成员之间缺乏统一的信息平台,商品信息数据库缺乏统一规范的标准；供应链各环节中的服务效率低下,售后难以保障；企业间因信息交流匮乏和交流不畅而产生放大的“牛鞭效应”,增加了无谓的库存成本及相关费用；供应链运输环节中运输效率不高,可靠性和安全性难以保证等。然而,随着物联网技术的出现和应用,根本性地改变了供应链流程和管理手段,成为优化供应链管理的有效工具,为供应链管理发展带来了新的机遇。因此探讨和研究物联网在优化供应链管理中发挥的作用则显得尤为重要。
2 物联网概述
2.1 物联网概念及技术支撑
物联网的概念最早出现于比尔•盖茨1995年的《未来之路》一书,国际电信联盟于2005年在信息社会世界峰会上的《ITU互联网报告2005：物联网》中正式提出了“物联网”的概念。
物联网目前较为公认的定义是：通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。在这个网络中,系统可以自动地、实时地对物体进行识别、定位、追踪、监控并触发相应事件。其本质就是利用射频识别技术对物品上的EPC标签进行扫描和解读,通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享。
射频识别技术是“通过射频信号识别目标对象并获取相关数据信息的一种非接触式的自动识别技术”。射频识别的距离比光学系统远,射频识别卡既可读出信息,又可写入数据,数据携带量大并难以伪造,具有智能化的特点。
产品电子代码(Electronic Product Code,EPC)采用一组代码来代表制造商及其产品,用另外一组数字来唯一标识单品。EPC物品识别模型功能的实现主要由EPC编码标准、EPC标签、解读器、Savant（神经网络软件)、对象名解析服务(Object Naming Service，ONS）以及物理标记语言(Physical Markup Language，PML）六方面组成。(见下图)
EPC物品识别模型图资料来源：现代物流信息跟踪技术研究进展综述。
物联网的网络结构主要可分为三个层次：一是以RFID、传感器、二维码为主的用于识别物体和采集信息的传感网络；二是通过现有的三网(互联网、广电网、通信网)来实现数据的传输和计算的传输网络；三是应用网络，即输入输出控制终端，它通过物联网与各行各业专业技术的深度融合，以及与行业需求相结合来实现行业的智能化管理。
2.2 我国物联网应用及发展现状
物联网技术在经济建设和社会发展中将得到更加广泛的应用，其应用领域包括智能家居、智能医疗、智能城市、智能环保、智能交通、智能物流、智能工业、智能农林业、智能教育等。物联网的存在，使我们生活周边的物品都有可能实现智能化，通过无线网络我们便可实现对这些智能物品的对话和控制，整个社会的运转效率将得以提高。
我国已将物联网产业的发展提到了国家战略高度，各地方政府也纷纷瞄准信息技术第三次浪潮的战略机遇，高度重视物联网产业的发展，并进行产业规划布局。例如深圳清华大学研究院与云浮市政府举行了协议签约仪式，将共同打造畜牧养殖物联网项目，这是国内首个将物联网技术应用于食品安全的项目；无锡大力发展传感网技术，已建“感知中国”中心等。我国目前在传感领域走在世界前列，起步较早，标准化和技术具有一定优势，但不是最领先的，也面临着一些难题需要克服，这主要有：高端技术缺乏，影响国际标准制定竞争；信息安全难以保障；污染及能耗影响严重等。
3 物联网在供应链管理中的应用及影响
3.1 物联网技术对各供应链环节的影响
（1）运输环节。在运输车辆上安装GPS定位系统便能使管理者实时获取车辆行驶位置和状态，在应对突发事件时及时调整运输策略和行车路线等；同时在车辆上安装无线数据采集器，当货物入车时，数据采集器便可扫描到贴于货物上的EPC标签中的货物基本信息，并将采集信息同步传输到管理系统当中，当卸载货物时也同样扫描到出货的EPC标签信息，并同步到管理系统中，这样不仅可以准确地获知在车货物的基本信息、货物数量，还可及早发现和预防货物在运输过程中丢失或被盗的事件。
（2）仓储环节。首先建立仓储数据库，将货物编码设为数据库信息主键。当货物入库时，预先为每一个入库的货物设置一个信息编码和储位码，并将基本信息写入货物上的EPC标签中，当货物入仓时，仓库门口的阅读器便可扫描货物基本信息和仓储信息，同时将采集信息更新到仓储数据库中，并根据要求将货物放入指定储位；当货物出库时，仓库管理员按照由系统自动生成的出库单找到指定货物并将其运输出库，门口的阅读器读取货物上的EPC标签获取出库信息，同时将采集信息同步至数据库中，并将相应储位状态归置为零；此外，仓库管理员还可定期手持扫描设备对所有在库货物进行逐一扫描，通过无线网络将扫描信息与数据库中信息进行核对，返回盘点结果。通过对货物的智能化管理，不仅提高了仓储利用率，利于减少库存，节约库存成本和相关费用，还使企业对库存货物了如指掌，在作订货和生产出售等决策时做到科学准确。
（3）生产环节。在生产线关键位置装备阅读器，监控工作点的情况，以便控制生产线的成品质量，当遇到突发状况时，读取的数据还可以给予提示和预警，方便操作工人及时应对。
（4）零售环节。通过对货架嵌入扫描器，可有效监控商品流动，并将商品流动信息同步更新到数据库中。通过对货品流动情况分析，对流动量大且库存不足的商品及时补货，对流动缓慢且库存相对充足的货品发出预警信息，以便管理者作出订货决策或是促销决策，由此不仅可以减少并合理利用库存，还能就积压货物及时作出应对决策减少损失。同时，对消费者而言，可以通过对物品EPC标签的扫描，快速准确地获知商品的基本信息，通过公示的商品数据库减少不必要的搜寻时间，提高购买效率。
3.2 物联网技术提高了供应链管理的可视性
通过对物联网技术的应用，大幅提高了供应链过程中的可视性，从制造商、供应商到分销商、零售商甚至顾客，均可以实现可视化操作。顾客对所购买商品信息准确了解，有效保证了消费者的知情权，同时还便于获得良好的售后服务；零售商通过对商品流动性分析，作出适当的订货决策和营销手段，不仅减少了库存浪费和相应成本，还便于零售商及时捕捉市场信息做好营销策略；分销商通过零售商的订货策略和营销策略，及时调整自己的库存情况，向供应商做出订货单，供应商也是如此向制造商提供订货单；制造商通过货物订单适时调整原材料库存和生产量，并通过物联网技术有效控制产品质量。整个供应链可视化的加大，使得“牛鞭效应”得以缓解，整体供应链价值增加。
3.3 物联网技术加快了企业信息自动化，实现了管理智能化
物联网技术的使用，使得企业之间、整个供应链环节间信息得以共享，使企业能有效整合其业务流程，提高对市场变化的快速反应能力。同时诸如库存管理、生产订单、配送路线优化、问题产品召回等问题都可以借助物联网技术及时优化处理，由物联网技术对供应链各环节的优化及其自动化智能化，使得企业人力成本、库存成本、运输成本等费用得以减少，决策更加合理科学，同时决策时间进一步缩短，增强了企业的市场竞争力，提高了供应链的管理效率。
4 结 论
物联网技术的全面应用是未来供应链的发展趋势，是供应链管理智能化的体现。物联网的兴起为供应链管理提供了良好的发展机遇。我国物联网技术在世界范围内有一定优势，但也存在着不少技术瓶颈，缺乏统一的规范标准，在企业应用范围上也有局限。这不仅需要政府对物联网产业的大力扶持，尽快完善物联网技术，做到人无我有，人有我优；同时也需要一大批企业放眼未来，及早将物联网技术用于提升企业竞争优势的战略决策当中。
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中图分类号： TN964?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）06?0059?04
Study of unified identification and addressing based on service platform of IOT
YUAN Pu， AI Zhong?liang， WANG Han
（North China Institute of Computing Technology， Beijing 100083， China）
Abstract： Some problems of unified identification and addressing in IOT are studied in this paper. The characteristics and demands of IOT are discussed. A design scheme and service platform of IOT are put forward according to the analysis results. The object coding unified mapping and centralized management of object terminals were realized on the basis of the service platform of IOT. A addressing model with unified identification of IOT was designed with the reference of DNS protocol. The generation and addressing process of the unified identification is introduced by means of an example of EPC coding.
Keyword： IOT; identification; addressing; service platform of IOT; EPC
0 引 言
物联网是通信网和互联网的延伸和应用扩展，是新一代信息技术的高度集成和综合应用，它利用感知技术和智能装置对世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物[1]交互和无缝链接，以达到对物理世界的事实控制、精确管理和科学决策的目的。
物体标识及寻址是影响物联网发展的重要环节[2]，与具有全球统一分级结构的互联网资源名称不同，物体编码至今还没有全球统一的分配标准，目前很多国家和组织等都拥有各自的编码标准。比如：美国EPC?Global提出的基于RFID射频识别技术的EPC标准;日本提出的无所不在的网络识别体系UID;原欧洲物品编码协会在全球推广应用的EAN码;其他的还有美国统一代码委员会提出的UPC、对象标识符OID、中国物品编码中心提出的ECODE等[3?4]。
就目前来说，物联网标识与寻址方面的研究仍处于理论和起步阶段，大多数的研究主要参考了互联网成熟的技术标准[5]。但是物联网自身的特点决定了它和互联网之间存在很大的差异，比如由于物联网中存在多种物体标识技术标准，使得对物体的统一寻址变得困难且复杂;繁杂的标识技术标准也对物体终端的统一管理和维护造成了很大的困难等，因此不能简单地使用互联网标识技术。本文介绍了物联网标识寻址的特点，详细地分析了物联网标识寻址的模型，提出了一套满足当前需求的设计方案，最后以EPC为例介绍了统一标识和寻址的具体实现过程。
1 物联网统一标识和寻址的特点
物联网统一标识的设计主要考虑因素有：
（1） 对标识要有分级的多级管理层次。物体是一个数量巨大，分布广泛的存在，必须要有一个全球分布共同参与分配的组织架构才能保证物体标识分配的合理与有序;
（2） 物联网统一标识要便于记忆，用户访问物体，就像访问一个网页一样容易，只需要输入物体标识就可以和物体进行交互;
（3） 物联网统一标识应该具有惟一性，对不同标准的物体编码的映射必须保证惟一性，避免出现标识冲突的情况;
（4） 物联网统一标识要具有可扩展性，今后还会出现更多新型编码标准，因此物联网统一标识不仅仅要满足当下的需求，也应该考虑到以后可能出现的状况。
目前，对物联网寻址的研究和设计仍处于起步和摸索阶段[6?7]，很多研究可以借鉴互联网成熟的技术标准，互联网有一套完善的并且行之有效的寻址体系[8]，包含MAC地址、IP地址、URL、域名以及DNS解析系统等一系列标准和规范，提供了完善的寻址支持。物联网的寻址和互联网的寻址从一定程度上说具有一定的相似性，因此可以参考和借鉴互联网的寻址技术。但是，物联网自身的特点从很大程度上决定了其寻址和互联网寻址具有很大的差异性[9]。根据上文所述，在批判地采用互联网中和自身兼容的标准和技术的同时要注意两者的差异性，要针对物联网自身的特点进行建模，提出适应自身需求的寻址方案。物联网统一标识设计是物体终端合理、高效寻址的基础，两者是相辅相成的。物联网统一标识应该有一个统一的分配者、管理者并且又能够支持原发行者独立分配和管理，标识的设计要照顾到寻址的需求，注意提高寻址的性能和效率。
2 设计方案
2.1 物联网服务平台
物联网中存在海量的物体，物体具有移动性，标识和物体地址之间会频繁的进行重新映射，因此会对物体寻址造成很大麻烦[10]。另外，物体终端具有操作属性、社会属性，简单的通过物体原有的编码不能获得这些参数。考虑到上述问题，本方案提出了一个物联网服务平台，其目的是为了统一映射不同的物体标识、提高物体标识映射的准确性、便于分级管理物体终端。物联网服务平台是对设备与物体进行管理的基本单元，不同的物联网服务平台之间通过互联网互相连接，每个物联网服务平台对外表现出统一的接口。物联网服务平台类似于互联网中的网站，但不同之处在于，互联网中的网站实际是网状拓扑，因为网状间具有复杂的互联关系。而物联网采用的星形或树形拓扑，类似总线式结构。其原因是因为物联网是互联网的延伸和拓展，物联网是基于互联网构建，互联网就相当于物联网的总线。
物联网服务平台的结构如图1所示，它可以接入不同类型的物体，比如贴有RFID标签的物理实体、6LOWPAN网络中的物理设备、互联网中的主机等等。在物联网服务平台中有一个数据库，它负责存储接入平台的物体的原始信息、可调用的操作参数等。
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图1 物联网服务平台结构
2.2 基于物联网服务平台的物联网统一标识设计
互联网的标准资源地址使用的是统一资源定位符―URL，URL主要包括协议、路径、文件名称等几部分。互联网应用层资源的寻址服务使用了DNS协议，DNS 协议是一种专用于提供域名相关信息（资源记录）的应用协议，在数据格式和访问机制上都有严格的定义。互联网这些技术标准的可行性、高效性通过几十年使用已经得到了充分的验证，物联网统一标识及寻址可以借鉴这些技术标准[11]。物联网统一标识的表示方式：
协议：//物联网域名/类型/资源标识。
其中协议表示物联网的通信协议，在此可以设为默认;物联网域名采用分层结构，每一层之间由“.”进行分割;类型是指物体原有编码的类型;资源标识是根据物体的原有属性、社会属性、物体终端标识、可操作参数等通过一定的算法生成的，并且要保证其在物联网服务平台内惟一性。物联网域名类似于互联网域名，每一个物联网服务平台都有一个惟一的物联网域名。物联网域名由顶级域、第二层域、子域组成。下一级域名需要向上一级提出注册申请，由上一级域名进行审核并必须保证该域名的惟一性。以一个物联网域（如图2所示）为例：可以看到物联网域名是采用树形层级结构，顶级域名为CN，顶级域名一般为国家、组织、机构;二级域名需要向顶级域名申请一个本域名内惟一的域名段，这里的二级域名为BJ;同理，子域需要向上一级申请一个本域内惟一的域名段。
物联网统一标识采用分级的树形结构，这样既能满足统一的编码统一分配和管理的需求，又可以支持各种编码分配者独立自主分配和管理，同时增加了编码映射的可扩展性。树形分层结构提高了编码查找的效率，系统整体具有一个统一的管理机构，各层次独立具有独立的管理机构，这样能够保证标识的统一性、惟一性，提高了分配管理的灵活性，每个层次独立运行能够增加系统的效率，如果某层局部出现了故障这样不会妨碍其他部分的寻址工作，提高了系统的防灾容灾能力[12]。
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图2 域名分层结构
2.3 物联网统一标识寻址
如上所述，物联网统一标识由物联网服务平台域名和平台内的资源标识共同映射而成。因此物联网统一标识的寻址可以分两步走：第一步，通过物联网域名查询系统查找物联网服务平台对映的地址，然后访问该平台;第二步，通过平台内的查询系统查找对映的资源标识，并把得到的数据返回给用户。
2.3.1 物联网服务平台域名查询
物联网域名查询模型参考了DNS协议，物联网域名的查询采用递归的分层查询模式，从顶级域一层一层的递归查询，这种方式便于管理和维护并且可扩展性强。查找时首先发送查找请求到根服务器，根服务器将查找到的顶级域名地址返回;然后继续查找顶级域名，顶级域名服务器将查到的二级域名地址返回;最后查找子域名，子域名服务器将查找到的子域名地址返回;这样就得到了该物联网服务平台的地址，然后通过物联网服务平台查找资源标识，最后将得到的数据返回客户端，这样就完成了查询的过程。下面以查找举例说明物联网域名查找过程（如图3所示）。
（1） 客户端向上级域名服务器发出的查询请求;
（2） 上级域名服务器向根服务器发出查询请求，物联网根服务器返回.CN的地址;
（3） 上级域名服务器向.CN服务器发出查询请求，物联网.CN服务器返回的地址;
（4） 上级域名服务器向服务器发出查询请求，物联网服务器返回的地址;
（5） 向客户端返回结果。
2.3.2 平台内资源标识查询
资源标识是物体社会信息、可操作参数、原始编码信息等通过映射生成的物联网服务平台内惟一的标识信息，通过平台内的数据库把上述信息存储起来。
物联网服务平台内的资源标识查询分两步：第一步，获得接收到的查询请求;第二步，通过平台内的索引查询系统查找资源标识，并返回结果。
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图3 物联网域名查询过程
3 EPC编码到物联网统一标识的映射及寻址
3.1 EPC编码的映射
EPC中文名称为产品电子码，它是基于RFID和互联网的一项物流技术，EPC随着源自射频识别技术和互联网技术的发展而出现，EPC的目标是为物体提供惟一标识，EPC由版本号、域名管理、对象分类、序列号等部分组成的。目前EPC有64、96、256等不同位数的版本，每种位数的编码又可以具体分成不同类型。不同类型的EPC编码适应不同类型的物体。
物联网服务平台包含一张映射表，这个表包括以下字段：物体编码类型、物体注册时间、物体编码地址、物体API接口等一系列包含物体原始属性和社会属性的信息。根据这些信息生成物联网服务平台内一个惟一的定长的数字串，这个数字串和物联网服务平台的域名结合就形成了EPC编码到物联网统一标识的映射。例如一个EPC编码10000000000000000000011000000000
000000000011001000020000000000000，它注册的时间为：2014?05?01，它没有可操作API接口。因此物联网服务平台的一条数据如表1所示。
表1 物联网服务平台数据表
然后通过一个转换算法把上述信息生成为物联网服务平台的一个固定长度的数字串：01920289284，最后和物联网服务平台的域名组合生成最终的物联网统一标识：/01920289284（如图4所示）。
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图4 统一标识结构图
最后生成一个可扫描标签，用户通过扫描这个标签就可以进行查询。
3.2 寻址过程
如上所述，EPC编码最终转化成了物联网统一标识，通过查询这个标识就能得到物体的原始属性和社会属性。为了便于使用，可将物联网统一标识生成为一个可扫描的标签，用户可以通过简单的扫描该标签向物联网域名解析系统提出查询需求。查询过程如下：
（1） 扫描器扫描标签;
（2） 获取标签的数据;
（3） 扫描器向根域名服务器发出请求，首先向根域名查找CN的地址，然后依次递归查找BJ、CETC15，通过这样一步一步最后查找到域名为的物联网服务平台;
（4） 服务器返回查到的域名信息;
（5） 向物联网服务平台发出请求;
（6） 通过平台内的映射表查询资源标识是01920289284这个资源标识的信息;
（7）～（9） 通过JSON字符串返回给扫描仪，这样就得到了物体的原始信息和社会信息。
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图5 查询过程
客户端得到这些信息之后，如果需要操作物体则可通过API调用去控制物体，其他的OID、UPC等一系列物体编码的转化和上述的EPC转化过程相似。
4 结 语
随着物联网的快速发展，物联网统一标识和寻址技术的研究越来越受到人们的重视，目前大多数研究都是参考互联网的技术标准缺乏对物联网自身特点的考虑和研究。本文研究了互联网和物联网之间的异同，参考互联网的技术同时又提出了适应物联网自身特点的研究方案。针对物体编码标准的多样性、物体编码缺乏统一分配和管理、海量物体高效寻址等物联网自身所固有的特点提出了一套物体统一映射及寻址设计方案。该方案提出了物联网服务平台，其目的是为了统一映射接入到平台的物体标识，并给每个物联网服务平台分配了一个全球惟一的物联网域名，物联网统一标识由物联网服务平台的域名和平台内的资源标识共同构成。物体终端的寻址模型的设计参考了DNS协议，实现了物体标识可扩展性，同时提高了查询的效率。经过实践证明，该方案能有效地满足对物体的统一标识及寻址需求。
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数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘，数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。
一. 研究背景及意义
近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不被信息的大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。
面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是发现知识、使数据可视化、纠正数据。
二. 概述
1，数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行
数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。
数据挖掘的过程就是知识发现的过程，其所能发现的知识有如下几种：广义型知识，反映同类事物共同性质的知识；特征型知识，反映事物各方面的特征知识；差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识；关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识；预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据；偏离型知识，揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。
数据挖掘是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并行计算等的交叉学科，是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。
3，数据挖掘的功能
数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出预测性的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，按其功能可分为以 下几类。
3.1 关联分析（Association Analysis）
关联分析能寻找到数据库中大量数据的相关联系，常用的一种技术为关联规则和序列模式。关联规则是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。
3.2 聚类
输入的数据并无任何类型标记，聚类就是按一定的规则将数据划分为合理的集合，即将对象分组为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而在不同簇中的对象差别很大。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。
3.3 自动预测趋势和行为
数据挖掘自动在大型数据库中进行分类和预测，寻找预测性信息，自动地提出描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势，这样以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。。
3.4 概念描述
对于数据库中庞杂的数据，人们期望以简洁的描述形式来描述汇集的数据集。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述并概括出这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。
3.5 偏差检测
数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。这常用于金融银行业中检测欺诈行为，或市场分析中分析特殊消费者的消费习惯。
三．目前的研究现状及存在的主要问题
自KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议以来。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了13次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到超过千人,论文收录数量也迅速增加,研究重点也从发现方法逐渐转向系统应用直到转向大规模综合系统的开发,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。
与国外相比，国内对DMKD的研究稍晚，没有形成整体力量。1993年国家自然科学基金首次支持我们对该领域的研究项目。目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究，这些单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等。其中，北京系统工程
研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体代数的研究，华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川联合大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。
四. 研究内容
1，数据挖掘的过程
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
数据挖掘的一般过程如下流程图所示：
图1，数据掘的一般过程
2.1 神经网络
神经网络方法是模拟人脑神经元结构，以MP模型和Hebb学习规则为基础。它主要有三种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络、自组织网络。为
2.2决策树
决策树学习着眼于从一组无次序、无规则的事中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。
2.3 遗传算法
遗传算法是一种优化技术，是模拟生物进化过程的算法。基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异以及自然选择等设计方法。由三个基本算子组成：繁殖、交叉、变异。
2.4 传统统计分析
这类技术建立在传统的数理统计的基础上。在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系），对它们的分析可采用判别分析、因子分析、相关分析、多元回归分析及偏最小二乘回归方法等。
2.5 关联规则
关联规则是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。关联规则是展示属性: 值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，是数据挖掘中作用比较广泛的知识之一。
2.6 可视化技术
可视化技术是利用计算机图形学和图像技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。可视化数据挖掘技术将可视化有机地融合到数据挖掘之中，使用户对于数据挖掘有一个更加直接直观清晰的了解，提供让用户有效、主动参与数据挖掘过程的方法。
3，数据挖掘的应用领域
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计，分析，综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
一般Data Mining较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。更广义的说法是：数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。
4，数据挖掘的发展方向
目前，数据挖掘的研究方面主要有：数据库知识发现方面，将知识发现（KDD）与数据库系统、数据仓库系统和Web数据库系统紧密结合，力图充分利用Web中的丰富资源；机器学习方面，进一步研究知识发现方法，希望克服现存算法的计算性瓶颈，如注重对Bayes（贝叶斯）方法以及Boosting算法的研究和提高；统计领域，加大传统统计方法在数据挖掘中的应用。数据挖掘研究正蓬勃开展，在今后还会掀起更大的波澜，其研究焦点集中到以下几个方面：研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化；寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使得知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现过程中的人机交互；研究在网络环境下的数据挖掘技术，特别是在Internet上建立数据挖掘服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘；加强对各种非结构化数据的挖掘，如文本数据、图形图像数据、多媒体数据。
5，数据挖掘的新技术
Web数据挖掘技术首要解决半结构化数据源模型和半结构化数据模型的查询与集成问题。这就必须要有一个模型来清晰地描述Web上的数据，而寻找一个半结构化的数据模型是解决问题的关键所在。除此之外，还需要一种半结构化模型抽取技术，即自动地从现有数据中抽取半结构化模型的技术。
XML可看作一种半结构化的数据模型，可以很容易地将XML的文档描述与关系数据库中的属性对应起来，实施精确地查询与模型抽取。利用XML.Web设计人员不仅能创建文字和图形，而且还能构建文档类型定义的多层次、相互依存的系统、数据树、元数据、超链接结构和样式表。
6，数据挖掘面临的问题和挑战
虽然数据挖掘技术已经在各方面都得到了广泛的应用，但数据挖掘技术的研究还不够成熟，在应用上有很大的局限性。正是这些局限性，促使数据挖掘技术进一步的发展：
（1）挖掘的对象 数据库更大，维数更高，属性之间更复杂，数据挖掘处理的数据通常十分巨大。
（2）数据丢失问题 因大部分数据库不是为知识发现而定做的，那么它就有可能会存在一些重要的数据和属性丢失的问题。
（3）多种形式的输入数据 目前数据挖掘工具能处理的数据形式有限，一般只能处理数值型的结构化数据。
（4）网络与分布式环境的KDD问题 随网络的发展，资源的丰富，技术人员各自独立处理分离数据库的工作方式应是可协作的。
五.研究达到的预期结果
系统的介绍数据挖掘技术，使更多的研究人员在数据库中发现有用的，有潜在价值的数据知识。
六.小结
通过各方面资料的查找，理解了基本的数据挖掘概念、数据挖掘技术、数据挖掘的实际应用及国内外现状。在论文中将对数据挖掘的概念以及发展概况进行介绍，并总结数据挖掘中使用的技术，主要结合当前的研究成果，分析了数据挖掘领域的。研究领域方面,可能主要集中在网络信息中的主要应用。
七.毕业论文进程安排
序号 论文各阶段安排内容 日期
1 资料调研及方案设计 1.4-1.10
2 数据挖掘的概论研究 1.11-1.25
4 数据挖掘常用技术研究 1.26-2.15
5 数据挖掘的应用研究 2.15-3.1（中期检查）
6 数据挖掘的新技术研究 3.1-3.10
7 数据挖掘的发展方向 3.11-3.16
1 物联网的原理
物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品（商品）能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别（RFID）技术，通过计算机互联网实现物品（商品）的自动识别和信息的互联与共享。
而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品（商品）的识别，进而通过开放新的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。
物联网是对人们日常所接触的网络系统系统化的一个过程，它实现了网络的信息之间的有效整合，从而更方便根据人们的需求进行处理和反馈有效结果。
2 物联网的应用与技术
物联网可以以以电子标签和EPC（Electronic Product Code，产品电子代码）码为基础，建立在计算机互联网基础上形成实物互联网络，其宗旨是实现全球物品信息的实时共享和互通。物联网的系统结构由信息采集系统、PML信息服务器、产品命名服务器（ONS）和应用管理系统四部分组成。功能如下：
信息采集系统。信息采集系统包括产品电子标签、读写器、驻留有信息采集软件的上位机组成，主要完成产品的识别和产品EPC码的采集和处理。存储有EPC码的电子标签在经过读写器的感应区域时，产品EPC码会自动被读写器捕获，从而实现自动化EPC信息采集，采集的数据将交由上位机信息采集软件进行进一步的处理。
PML信息服务器。PML（Physical Markup Language，实体描述语言）信息服务器由产品生产商建立并维护，他们根据事先 规定的原则对产品进行编码，并利用标准的XML对产品的详细信息进行描述。PML服务器在物联网中的作用在于以通用的格式提供对产品原始信息的描述，便于其他节点的访问。
产品命名服务器（ONS）。产品命名服务器ONS （Object Name Service）在各信息采集节点与PML信息服务器之间建立联系，实现从产品EPC码到产品PML描述信息之间的映射。
应用管理系统。应用管理系统通过和信息采集软件（如 Savant）之间的接口获取产品EPC信息，并通过ONS找到产品的PML信息服务器，从而获取产品详细信息 以实现诸如入库管理、产品路径跟踪等应用功能。
物联网通过Internet信息世界的互联实现物理世界任何产品的互联，实现在任何地方、任何时间可识别任何产品，使产品成为附有动态信息的“智能产品”，并使产品信息流和物流完全同步，从而为产品信息共享提供了一个高效、快捷的网络平台
3 物联网的发展与市场
从国际上看，欧盟、美国、日本等国都十分重视物联网的工作，并且已作了大量研究开发和应用工作。它的核心是利用信息通信技术（ICT）来改变未来产业发展模式和结构（金融、制造、消费和服务等），改变政府、企业和人们的交互方式以提高效率、灵活性和响应速度。把ICT技术充分用到各行各业，把感应器嵌入到全球每个角落，例如电网、交通（铁路、公路、市内交通）等相关的物体上。并利用网络和设备收集的大量数据通过云计算、数据仓库和人工智能技术作出分析给出解决方案。把人类智慧赋予万物，赋予地球。他们提出“智慧地球、物联网和云计算”就是美国要作为新一轮IT技术革命的领头羊的证明。在北京2009年11月全球物联网会议上，他们介绍了《欧盟物联网行动计划》（Internet of things ---An action plan for Europe）其目的也是企图在“物联网”的发展上引领世界。在欧盟较为活跃的是各大运营商和设备制造商，他们推动了M2M（机器与机器）的技术和服务的发展。
我国在“物联网”的启动和发展上与国际相比并不落后，我国中长期规划《新一代宽带移动无线通信网》中有重点专项研究开发“传感器及其网络”，国内不少城市和省份已大量采用传感网解决电力、交通、公安、农渔业中的“M2M”等信息通信技术的服务。作为国家层面成立了《传感器的网络标准工作组》。中国通信标准化协会也启动了基于互联网的物联网和基于电信网的物联网的相关标准和研究课题的申报工作。中国的几大电信运营商积极投入“物联网”的技术开发和应用的工作：物流信息化、公交视频化、校讯通、农村信息化、渔牧业监控等。
总而言之，由于物联网是基于现代高新技术，而提供的服务内容应属现代服务业，从发展服务产业角度看，物联网也是我国发展现代服务业的重要组成部分，而它所包涵的微纳制造技术、仪表及测试设备、各种信息通信网的制造和工程，则属先进制造业。
[参考文献]
[1]田美花.基于RFID技术的生产执行系统关键技术研究.青岛：中国海洋大学，2007.
