CN103530457B - 一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，该方法将复杂关系链划分为实体域，关联域、约束域、行为或事件域和结果域，用与五个域对应的五元组表示关系链，支持元组嵌套；用邻接关联矩阵表示关联域，直接反映实体间的1跳关联关系；通过对邻接关联矩阵的布尔运算，计算出反映实体间关联存在性的可达性矩阵；通过对邻接关联矩阵的乘运算，得出两个实体间的各跳关联路径数；通过对邻接关联矩阵的深度遍历反向推导出实体间的所有关联路径，基于关联路径构造物联网复杂关系链。本发明方法体系完善，具有很好的服务支持性和可扩展性，实施简单、可用性强，能够为物联网实现决策与控制服务提供依据。

Description

一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法

技术领域

本发明涉及计算机物联网技术领域，特别涉及一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法。

背景技术

物联网(Internet of Things，IOT)是“物与物相连的网络”，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，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网的目的是实现人与物、人与人、物与物的智慧对话，创造一个智慧的世界。物联网的本质主要体现在三个方面：一是互联网特征，即物联网的核心和基础仍然是互联网，物联网是依托互联网进行延伸与扩展的；二是识别与通信特征，物联网的核心技术是利用射频识别装置、红外传感器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备，通过互联网相连实现信息交换与通信；三是智能化特征，即在实现信息交换与通信的基础上，网络系统应根据信息做出相应的反馈，并做出智能决策与控制。

其中，上述第三点反映出物联网的目标是实现实体间直接或间接的智慧化的互动，可以说智能可控决策是物联网特有的难题，也是物联网高效地发挥作用的关键点之一。实现决策和控制的难点之一在于物联网中存在着复杂的关系，包括物与物之间、人与人之间、物与人之间、人或物的活动之间、一些无生命的概念或状态之间的关系。它们有些源于社会活动或业务固有的约定关系或约定的事件过程产生的联系，有些是潜在的需要我们去发现的。这些关系将组合成物联网的复杂关系链。所谓关系链是指在社会网络中的一组关系的集合,集合中的关系是按照一定的次序连续排列的,不同的次序代表着不同的关系链。物联网的关系链的复杂性体现在形式多样、异质(即多种不同性质的关系)、动静兼具、影响因素较多。为了支持物联网的决策与控制服务的有效实现，必须合理地对这种复杂关系链建模，所采用的建模方法需要综合考虑领域间、领域内、物联网不同功能、不同分析需求等方方面面；所建立的关系链模型应该能清晰表达各种关系，并具有可扩展性，还要易于在数据世界中表示，以便于使用。而目前尚无相关的公开成果。

超网络(super networks)作为一种图论概念，可允许一个图中出现表征不同意义的两种以上关系的多种网络融合，目前已被用来解决社会网络的实体关系分析与表征，但是在物联网关系链方面尚无应用，而其对异构的支持恰是物联网复杂关系链建模需解决的关键问题。而本发明能够很好地解决上面的问题。

发明内容

技术问题：本发明目的在于提出一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，该方法利用多元组划域思想对物联网中实体间的关系进行建模，能够全面地描述物联网中实体间的关联关系，基于该方法所建的关系链模型，以实体间的邻接关系为基础，可以根据服务或业务需求，从不同的角度考察实体间的关系，也可以对其中任意两个关联实体间的活动进一步细化描述，反映其具体的角色变化和状态变迁。通过将关系链结构存储为简单的邻接关联矩阵，并依据对邻接关联矩阵的计算，对两实体间是否存在有向可达性进行判定，进一步基于对邻接关联矩阵深度遍历的方法对可达实体间的具体关联路径，也称链路，进行反向推导，即可构造出复杂关系链。

技术方案：本发明所述的一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法是针对物联网所涉及的实体类型不同、数目众多、范围广泛、关系异常复杂的情况，综合了超网络概念、图论等知识提出的。该方法利用多元组划域思想对物联网中的实体间的关系进行建模；利用图论方法基于实体间的邻接关系构造实体的邻接关联矩阵，以此表示关联域；基于邻接关联矩阵通过反向推导构造出物联网的关系链。本发明完整的方法由三部分组成，即：基于多元组的物联网复杂关系链建模方法、基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法和依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法。

一、体系结构

本发明所述的一种物联网复杂关系链建模及构造方法主要分为三个阶段：基于多元组的物联网复杂关系链建模、基于图论的关系链邻接关联矩阵表示、依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链。

1.基于多元组的物联网复杂关系链建模方法：物联网所涉及的实体数目众多、范围广泛，实体间的关系异常复杂，本发明通过全面考虑物联网关系链的复杂性，提出了基于多元组的关系链建模方法。将复杂关系链划分为五个域，分别是：实体域、关联域、约束域、行为或事件域、结果域，各个域又可以由多元组组成。实体域中的实体可以是物联网中的人、物、概念等，每个实体都有其唯一标识。关联域表示实体间的关联关系，是关系链所要反映的主要内容，使用一个反映有向关联的矩阵加以表示。约束域反映的是两实体关联的各种约束条件。行为或事件域反映两实体关联时对应的行为或事件。结果域反映关联产生的结果。基于本方法所建的模型，可以根据服务或业务需求，从不同的角度考察实体间的关联关系，或对其中任意两个关联实体间的活动进一步细化描述，反映其具体的角色变化和状态变迁。

2.基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法：物联网中的决策与控制是通过实体间的相互作用产生所希望的结果。本质上这个过程是在一定约束条件下，触发某些行为或事件，得到 相应的结果。这一过程是以实体间的有向关联为导向的，关系链的建模要有效的表示实体间的关联域。物联网中关系链复杂，若对每一关系进行存储，存储规模巨大且不易查询，因此需要对关系链进行简化存储，将关系链模型转化为计算机能够高效存储的数据结构。依据图论的思想，将关系链模型中的实体域、关联域、约束域转化为有向图与网络进行表示。使用有向邻接关联矩阵可直观表示实体间的联系，使用计算机能够高效地对矩阵结构进行存储。

3.依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法：首先基于关系链邻接关联矩阵，通过计算有向图可达性矩阵判定两个实体间的有向可达性。在判定两个实体间有向可达的情况下，再深度遍历出两实体间的所有可能的关联路径。

二、方法流程

1.基于多元组的物联网复杂关系链建模

本发明使用基于多元组的建模方法对物联网复杂关系链进行建模，将复杂关系链划分为五个域，分别是：实体域、关联域、约束域、行为或事件域和结果域。关系链用与五个域对应的五元组RC(Relation Chain)表示，RC=(E，L，C，A，R)，支持元组嵌套；

其中E代表实体域，实体域中的实体可以是人、物、概念，实体域E=(S,F,K)。表示每个实体都有其唯一的序号S、有其所属的领域F、有其所属的类型K。实体i在物联网中的唯一序号为s_i；实体i所属的领域为f_i；实体i的类型为k_i。实体域中的一个实体e_i由(s_i，f_i，k_i)描述。

L代表关联域，L=(<e_i,e_j>)。它是一个反映有向关联的矩阵，矩阵中的元素<e_i,e_j>代表实体e_i向e_j的关联关系，记为Le_ij；元素<e_j,e_i>代表实体e_j向e_i的关联关系，记为Le_ji。

C代表约束域，C=(P,W,T)。表示约束由两实体关联时的参与度P、权重W和关联的时间期间T组成。P可以是1:1、1:n、m:n中的一种，表示参与联系的实体数量关系是一对一、一对多还是多对多。T由(ts,te)表示，ts是起时间，te是止时间。对应于一个关联关系Le_ij有0-n个约束条件；每个约束条件包含P、W、T或其中的某一个或某两个；对应于关联关系Le_ij的条件记为Ce_ij，Ce_ij是一个向量，Le_ij的第m个条件记为Ce_ijm。Ce_ij=(Ce_ij1,Ce_ij2，…，Ce_ijm，…，Ce_ijn)。

A代表行为或事件域，表示两实体关联时对应的行为或事件，可以把它理解为一类特殊的动态约束条件，即在行为或事件发生的前提下，两实体产生关联关系。对应于一个关联关系Le_ij有0-n个行为或事件，Le_ij对应的行为或事件记为Ae_ij，Ae_ij是一个集合，Le_ij的第m个行为或事件记为Ae_ijm。Ae_ij={Ae_ij1,Ae_ij2,…,Ae_ijm,…,Ae_ijn}。

R代表结果域，表示两实体关联时产生或导致的结果。对应于一个关联关系Le_ij有0-n个结果，Le_ij对应的结果记为Re_ij，Re_ij是一个集合，Le_ij的第m个结果记为Re_ijm。 Re_ij={Re_ij1,Re_ij2,…,Re_ijm,…,Re_ijn}

事实上，此模型是一个可扩展和可重载语义的模型，可以根据服务或业务需求，对其中任意两个关联实体间的活动进一步细化描述，反映其具体的角色变化和状态变迁。而且，基于以上关系链RC的模型，可以依据结果溯源，也可以从源链到结果。

这一过程是以实体间的有向关联为导向，因此关联域的表示是整个关系链构建的关键点所在。

2.关系链的邻接关联矩阵表示

将关系链的关联域转化为邻接关联矩阵进行表示。令G=<E,L>，其中E表示实体域，E={e₁，e₂，e₃，…，e_n}，L表示实体间的邻接关系集合。关系链的邻接关联矩阵表示为L(G)=(Le_ij)_{n × n}，其中

Le_ij为1则意味着存在实体e_i向实体e_j的邻接关系。使用邻接关联矩阵对关系链模型进行表示，能够高效的存储于计算机中。邻接关联矩阵反映了实体之间的1跳关联路径，并未直接体现两个实体间是否存在多跳关联关系及具体的关联路径。但是可以使用此邻接关联矩阵计算出反映实体间关联关系(含多跳关联)存在性的可达性矩阵，进而通过邻接关联矩阵的运算推导出可达实体间的有向关联路径，最终构建完整的关系链。

3.依据邻接关联矩阵反向推导构造关系链

用CHe_ij表示实体e_i到实体e_j的关系链，CHe_ij为一个向量，e_i到实体e_j可能有多条关联路径，而每条路径涉及的实体及实体数是不同的。为了推导出所有的CHe_ij，利用计算机中所存储的反映关系链中邻接关系的邻接关联矩阵，首先判定两个实体间的有向可达性；再对两个有向可达的实体，通过深度遍历得到两实体间的所有可能的关联路径。具体步骤和方法如下：

1)可达性矩阵计算方法

P＝L∨L⁽²⁾∨L⁽³⁾∨…∨L⁽ⁿ⁾

P是可达性矩阵。由上式可以看出，可达性矩阵通过对邻接关联矩阵的布尔运算得到。P_ij=1意味着实体e_i和实体e_j为有向可达，但并不能反映出e_i到实体e_j有几条关联路径和具体的关联路径，还需要进一步推导。

2)关联路径的推导方法

(1)1跳的关联路径的推导

对关系链邻接关联矩阵L的Le_ij进行判定，若Le_ij=1，表明实体e_i和实体e_j是邻接关系， 即存在1跳的关联路径。

(2)2至n跳的关联路径的推导与构造

①计算出实体e_i和实体e_j之间的各跳关联路径的数目

对具有可达性的实体e_i和实体e_j，可以计算出实体e_i到实体e_j的长度为k的关联路径的数目，也可计算从一个实体出发经过一个长度为k的链路回到原点的关联路径数目。具体实现方法如下：

基于邻接关联矩阵L，依次计算L^k，k=2，…，n。L^k=(l_ij)_{n × n}，l_ij表示第i行第j列的元素。若矩阵L^k的元素l_ij上的值为m_k，则实体e_i到实体e_j的长度为k的关联路径数为m_k。若i=j，表示从实体e_i出发的长度为k的回环链路数目为m_k。

②推导构造实体e_i到实体e_j之间关联路径

分别基于L^k，k=2，…，n的计算结果，从实体e_i出发，利用深度优先算法进行遍历，每一条关联路径的遍历都以到达实体e_j为结束，若某次遍历无法到达实体e_j，则重新从e_i点出发，开始下一条关联路径的遍历。k跳关联路径遍历的结束条件是：遍历得到的关联路径数目等于m_k。

基于以上步骤遍历得到的关联路径构造复杂关系链。

本发明所述方法具体还包括：

(1)提供了物联网复杂关系链从建模到构造的完整解决方案。

本发明所提出的基于多元组的物联网复杂关系链建模与构造方法，完整地包含了：基于多元组的物联网复杂关系链建模方法、基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法和依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法，为物联网复杂关系建模提供了一个系统化的解决方案。

(2)基于多元组的物联网复杂关系链建模方法具有全面性、可伸缩性和动态适应性，能有效地为物联网的决策与控制服务提供依据。

本发明所提出的基于多元组的物联网复杂关系链模型RC，合理地进行了域的划分，模型既简捷又能够完整地描述物联网中实体间的关联关系；支持从实体E间的关联L、条件C、行为或事件A、结果R等不同的角度(即从不同的元素)入手分析实体间的关系；既支持依据结果溯源，也支持从源链到结果，可满足决策与控制服务的不同需求，能够构建各种服务链；支持元组的嵌套，模型扩展方便，并可重载语义，比如根据服务或业务需求来选择被建模的关系的粒度和分析的角度，对其中任意两个关联实体间的活动进一步细化描述，反映其具体的角色变化和状态变迁，产生状态变迁链。

(3)基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法简化了物联网复杂关系链的存储和计算，实 施简单、可用性强。

本发明中基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法，将关系链模型转化为计算机能够高效存储的数据结构。使用邻接关联矩阵能直观表示实体间的联系，基于该矩阵能够计算出实体间的可达性矩阵，依据可达性矩阵可以判定实体e_i和实体e_j是否有向可达的。在实体e_i和实体e_j判定为有向可达的情况下，通过计算能够得到实体e_i到实体e_j的长度为k的关联路径的数目，也可计算从一个实体出发经过一个长度为k的链路回到原点的关联路径数目，为构造关系链提供依据。如果需要从条件C、行为或事件A、结果R等角度分析实体间的关系，也可以依照此思想构造相应域的矩阵。

(4)依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法对关联路径覆盖全面。

本发明中依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法，利用可达性矩阵判断实体间的有向可达性，对有可达性的实体，通过深度遍历即可产生两实体间的所有可能关联路径，易于实施、可用性强，能有效支持基于实体关联关系的物联网决策与控制服务。

有益效果：

1、本发明能够降低建模及构造的难度，对多元组及元组嵌套的支持使关系链模型具有很好的服务支持性和可扩展性，并且实施简单、可用性强。

2、本发明能有效地解决物联网复杂关系链建模及构造问题，为物联网实现决策与控制服务提供依据。

附图说明

图1是基于本发明方法建模和构造出的复杂关系链示例的示意图。

图2是本发明构造物联网复杂关系链的流程图。

图3是本发明用邻接关联矩阵表示邻接关系的示意图。

其中，图3(a)是一个相对简单的关系链；图3(b)是表示图3(a)中各实体间邻接关系的邻接关联矩阵。

图4是本发明由邻接关联矩阵计算可达性矩阵的示意图。

其中，图4(a)是基于图3(b)中的邻接关联矩阵L计算两跳可达的结果示意图；图4(b)是基于图3(b)中的邻接关联矩阵L计算可达性矩阵的结果示意图。

图5是本发明依据邻接关联矩阵反向推导构造关系链的示意图。

其中，图5(a)是基于图3(b)中的邻接关联矩阵L直接推导构造实体间1跳关联路径的示意图；图5(b)是针对图4(b)的可达性矩阵中P_ij=1的两实体，即具有可达性的实体，基于邻接关联矩阵L推导构造2跳关联路径的示意图；图5(c)是推导构造可达的两实体间3跳关联路径的示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例对本发明做更详细的描述。

根据图1到图4所示，本发明是一个完整的基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，包括了从物联网复杂关系链建模、到反映实体间邻接关系的邻接关联矩阵建立、到两实体间可达性计算、再到任意实体与其它实体间关联路径的推导及关系链的构造的整个过程。

图1表明本发明对物联网实体间的复杂关系链建模时，将关系链由五元组描述，与客观世界的关系相对应，两实体间的关联可以是邻接的，也可以是多跳间接的，每个关联都可以附有条件、行为或事件、结果。

图2表明了构造物联网复杂关系链的流程，基于该流程给出的步骤能够构造出任意的关系链。

根据图3到图5所示，本发明为了方便描述，假设被考察的实体是六个，其在物理世界中的实际复杂关联关系和具体关联路径如图3(a)所示。某个物联网服务需求只考虑关系链模型中的实体E和关联L这两个域，即只关心实体间是否存在关联关系以及具体的关联路径，不考虑关联关系可附加的条件、活动及结果等。希望在只知道六个实体间所具有的邻接关系的前提下，能够利用本发明的方法最终构造出图3(a)所示的包含实体间关联路径的复杂关系链，或者说：图3(a)中的邻接关系是我们已知的关系，但图3(a)中的关联路径是需要用本发明的方法来产生的。整个关系链构建过程分为三大部分，具体实施方式为：

(1)邻接关联矩阵的建立

图3(a)中六个实体间的邻接关系是我们已知的关系，我们要基于这种邻接关系推导出复杂的(多跳)关系链。为了便于分析和计算机存储计算，将邻接关系转化为邻接关联矩阵L进行表示，它是一个n行、n列的矩阵，其中位于第i行和第j列的元素记为Le_ij，如果存在实体e_i向着实体e_j的邻接关系，则将Le_ij置为1。比如图3(a)中实体e₁向实体e₂、e₃和e₄都有邻接关系，Le₁₂、Le₁₃、Le₁₄就都置为1，即矩阵L的第一行的第2、3、4列都为1，以此类推产生的邻接关联矩阵如图3(b)所示。

(2)基于邻接关联矩阵计算可达性矩阵

如果服务需要得到的是最终的关系链，可以省略此步骤，直接进入第(3)步。

L反映了实体间的邻接(1跳)关系，基于对矩阵L的布尔运算，能够进一步判断实体间是否存在多跳关联关系，计算公式是：

P＝L∨L⁽²⁾∨L⁽³⁾∨…∨L⁽ⁿ⁾

其中，L(²)=L∨L，是一个n行、n列的矩阵，当Le_i1Le_1j、Le_i2Le_2j、...、Le_inLe_nj中的任何一个为1时，第i行和第j列的元素L^(k)的产生方法可以此类推。P是一个可达性矩阵，P_ij为其第n行第n列的元素，P_ij=1表示实体e_i向着实体e_j可达，即存在e_i到e_j的关联路径。由图4(b)可知P₁₂、P₁₃、P₁₄、P₁₅都为1，这表示实体e₁向着实体e₂、e₃、e₄、e₅和e₆都有可达路径，即有关联关系，其中有些关联可能是1跳的，有些关联可能是多跳的。

(3)关联路径的推导和构造

如果应用或服务需求只希望了解实体间是否关联，而不需要了解具体的关联路径，则此步骤可省略。若需要了解具体的关联路径，则必须执行以下步骤：

首先通过对邻接关联矩阵L的乘计算来得到实体e_i到实体e_j有几条关联路径，然后通过遍历推导出所有的关联路径。具体方法如下：

①计算关联路径数

基于矩阵L，依次计算L^k，k=2，…，n。L²=L×L，是一个n行、n列的矩阵，其第i行第j列的元素l_ij=Le_i1Le_1j+Le_i2Le_2j+...+Le_inLe_nj。同理计算L^k。若L^k的l_ij=m_k，则表示关系链中从e_i到e_j的长度为k的关联路径数目为m_k。若i=j，则表示从实体e_i出发的长度为k的回环关联路径数目为m_k。例如：由图5(b)可知，矩阵L²中的l₁₁=0、l₁₂=1、l₁₃=0、l₁₄=2、l₁₅=1、l₁₆=0，这表明e₁到e₁、e₃、e₆没有跳数为2的关联路径，e₁到e₂、e₅各有1条跳数为2的关联路径，e₁到e₄有2条跳数为2的关联路径。同理，由图5(c)中的矩阵L³也可知，e₁到e₄和e₆各有1条跳数为3的关联路径，e₁到e₅有2条跳数为3的关联路径。其它情况包括超过3跳的关联路径数可以依此法计算和分析。

②推导关联路径及构造关系链

从实体e_i出发，利用深度优先算法分别遍历不同跳数的关联路径，每一条关联路径的遍历以到达实体e_j为结束，若一条关联路径无法到达实体e_j，则重新从e_i点出发，开始下一条关联路径的遍历，直到遍历得到的路径数目等于对应跳数k的路径数目m_k。为了便于描述，我们只考虑从实体e₁出发的情况，且最多只考虑到3跳路径，且只对实体e₁对实体e₄的关系进行重点描述。

如图5(a)所示，邻接关联矩阵L的Le₁₄＝1，由此可直接推导出邻接关系e1->e4，1跳关联路径推导结束。

如图5(b)所示，矩阵L²的l₁₄=2，由L₁₂=1、L₂₄=1，得到第一条两跳关联路径e₁->e₂->e₄；由L₁₃=1、L₃₄=1，得到第二条两跳关联路径e₁->e₃->e₄。两跳关联路径推导结束。

如图5(c)所示，矩阵L³的l₁₄=1，由L₁₃=1、L₃₂=1、L₂₄=1得到e₁->e₃->e₂->e₄，3跳关联 路径推导结束。

以此构造出图3(a)中实体e₁到实体e₄的全部4条关系链，如图5(c)所示。

图3(a)所示的完整关系链可以依照以上方法和步骤得到。

Claims (5)

1.一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)基于多元组的物联网复杂关系链建模方法；

使用基于多元组的建模方法对物联网复杂关系链进行建模，将复杂关系链划分为实体域、关联域、约束域、行为或事件域和结果域；关系链RC用五元组表示，RC＝(E，L，C，A，R)；

其中E代表实体域，实体域中的实体是人、物、概念，实体域E＝(S,F,K)；表示每个实体都有其唯一的序号S、有其所属的领域F、有其所属的类型K，实体i在物联网中的唯一序号为s_i；实体i所属的领域为f_i；实体i的类型为k_i，实体域中的一个实体e_i由(s_i，f_i，k_i)描述；

L代表关联域，L＝(<e_i,e_j>)是一个反映有向关联的矩阵，矩阵中的元素<e_i,e_j>代表实体e_i向e_j的关联关系，记为Le_ij；元素<e_j,e_i>代表实体e_j向e_i的关联关系，记为Le_ji；

C代表约束域，C＝(P,W,T)表示约束由两实体关联时的参与度P、权重W和关联的时间期间T组成，P是1:1、1:n、m:n，表示参与联系的实体数量关系是一对一、一对多还是多对多，T由(ts,te)表示，ts是起时间，te是止时间；对应于一个关联关系Le_ij有0-n个约束条件；每个约束条件包含P、W、T或其中的某一个或某两个；对应于关联关系Le_ij的条件记为Ce_ij，Ce_ij是一个向量，Le_ij的第m个条件记为Ce_ijm，Ce_ij＝(Ce_ij1,Ce_ij2，…，Ce_ijm，…，Ce_ijn)；

A代表行为或事件域，表示两实体关联时对应的行为或事件，即在行为或事件发生的前提下，两实体产生关联关系，对应于一个关联关系Le_ij有0-n个行为或事件，Le_ij对应的行为或事件记为Ae_ij，Ae_ij是一个集合，Le_ij的第m个行为或事件记为Ae_ijm；Ae_ij＝{Ae_ij1,Ae_ij2,…,Ae_ijm,…,Ae_ijn}；

R代表结果域，表示两实体关联时产生或导致的结果，对应于一个关联关系Le_ij有0-n个结果，Le_ij对应的结果记为Re_ij，Re_ij是一个集合，Le_ij的第m个结果记为Re_ijm，Re_ij＝{Re_ij1,Re_ij2,…,Re_ijm,…,Re_ijn}；

(2)基于图论的关系链的邻接关联矩阵表示法；

将关系链的关联域转化为邻接关联矩阵进行表示，令G＝<E,L>，其中E表示实体域，E＝{e₁，e₂，e₃，…，e_n}，L表示实体间的邻接关系集合，关系链的邻接关联矩阵表示为L(G)＝(Le_ij)_{n ×n}，其中

Le_ij为1则意味着存在实体e_i向实体e_j的邻接关系，使用能够被计算机存储的邻接关联矩阵对关系链模型进行表示，邻接关联矩阵反映了实体之间的1跳关联路径，基于此邻接关联矩阵计算出反映实体间多跳关联关系存在性的可达性矩阵，进而通过邻接关联矩阵的运算推导出可达实体间的有向关联路径，最终构建完整的复杂关系链；

(3)依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法；

首先基于对关系链的邻接关联矩阵的计算，判定两个实体间的有向可达性，在有向可达的情况下，实体e_i到实体e_j可能有多条关联路径；再基于关系链的邻接关联矩阵的计算，得到两个有向可达的实体的关联路径数；再通过深度遍历得到两实体间的所有的有向关联路径，具体步骤和方法如下：

①可达性矩阵计算方法

P＝L∨L⁽²⁾∨L⁽³⁾∨...∨L⁽ⁿ⁾

P是可达性矩阵，通过对对邻接关联矩阵的布尔运算得到，P_ij＝1意味着实体e_i和实体e_j为有向可达；

②关联路径的推导方法

(a)1跳的关联路径的推导

对关系链邻接关联矩阵L的Le_ij进行判定，若Le_ij＝1，表明实体e_i和实体e_j是邻接关系，即存在1跳的关联路径；

(b)2至n跳的关联路径的推导与构造

计算出实体e_i和实体e_j之间的各跳关联路径的数目：基于邻接关联矩阵L，依次计算L^k，k＝2，…，n，L^k＝(l_ij)_n×n，l_ij表示第i行第j列的元素，若矩阵L^k的元素l_ij上的值为m_k，则实体e_i到实体e_j的长度为k的关联路径数目为m_k，若i＝j，表示从实体e_i出发的长度为k的回环链路数目为m_k；

推导构造实体e_i到实体e_j之间关联路径：分别基于L^k，k＝2，…，n的计算结果，从实体e_i出发，利用深度优先算法进行遍历，每一条关联路径的遍历都以到达实体e_j为结束，若某次遍历无法到达实体e_j，则重新从e_i点出发，开始下一条关联路径的遍历；k跳关联路径遍历的结束条件是：遍历得到的关联路径数目等于m_k；

基于遍历得到的关联路径构造复杂关系链。

2.根据权利要求1所述的一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，其特征在于：所述方法是基于多元组的物联网复杂关系链建模，基于关系数据模型的关系链表示方法，基于图论的关系链邻接关联矩阵表示法、依据关系链邻接关联矩阵反向推导构造关系链的方法，覆盖从关系链建模到构造的全过程。

3.根据权利要求1所述的一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，其特征在于：所述方法是将复杂关系链划分为实体域，关联域、约束域、行为或事件域和结果域，关系链用五元组表示，支持元组嵌套；关联域是一个反映有向关联的矩阵；约束域由两实体关联时的参与度、权重和关联的时间期间组成；行为或事件域表示两实体关联时对应的行为或事件，两实体产生关联时有0-n行为或事件；结果域，表示两实体关联时产生或导致的结果，一个关联关系有0-n个结果；该模型支持物联网应用和服务从不同的角度考察实体间的关系，支持依据结果溯源，也支持从源链到结果；基于该方法所建模型，支持模型的扩展，动态适应不同的服务需求，支持根据服务需求对其中任意两个关联实体间的活动进一步细化描述，反映其具体的角色变化和状态变迁。

4.根据权利要求1所述的一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，其特征在于：所述方法是对关系链进行简化存储，将关系链模型转化为能够被计算机高效存储的数据结构；使用邻接关联矩阵直观表示实体间的联系；通过对关系链的邻接关联矩阵的计算，获得可达性矩阵，依据可达性矩阵判定实体e_i和实体e_j是否有向可达的；在实体e_i和实体e_j判定为有向可达的情况下，通过对关系链的邻接关联矩阵的计算，得到实体e_i到实体e_j的长度为k的关联路径的数目，以及从一个实体出发经过一个长度为k的链路回到原点的关联路径数目；基于对关系链的邻接关联矩阵的深度遍历，得到全部的关联路径。

5.根据权利要求1所述的一种基于多元组的物联网复杂关系链建模及构造方法，其特征在于：所述方法是通过关系链邻接关联矩阵直接得到可达实体间的1跳关联路径；通过对关系链邻接关联矩阵的布尔运算，计算出可达性矩阵，通过对关系链邻接关联矩阵的乘运算，得出两个实体间的各跳关联路径数；通过对关系链邻接关联矩阵的深度遍历反向推导两个实体间的所有关联路径，基于关联路径构造物联网复杂关系链。