摘 要：６Ｇ 無線網(wǎng)絡(luò)“服務隨心所想、網(wǎng)絡(luò)隨需而變、資源隨愿共享”的全新愿景與需求，激發(fā)了一種新的通信范式———語義通信和語義認知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。語義通信通過傳輸信息的真實含義而非傳輸和復現(xiàn)完整的原始消息來提升通信效率和可靠性。要在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中部署和充分發(fā)揮語義通信的潛力，需要一種能夠有效處理和利用語義信息的新技術(shù)。提出了一種基于圖推理和聯(lián)邦學習的６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)語義通信新框架，框架結(jié)合了圖推理技術(shù)，例如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和知識圖嵌入，以實現(xiàn)對大規(guī)模和復雜語義知識庫的高效且可擴展的推理；框架集成了聯(lián)邦學習技術(shù)，可以跨多個邊緣服務器進行協(xié)作和隱私保護推理，同時將敏感數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)保留在邊緣服務器上。進行廣泛的實驗，以評估所提框架在推理準確性、效率和可擴展性方面的性能，并證明其相對于現(xiàn)有方法的優(yōu)越性?？蚣茉谡Z義通信、圖推理和聯(lián)合邊緣計算領(lǐng)域開辟了新的研究方向，對實現(xiàn)６Ｇ 智能內(nèi)生的通信網(wǎng)絡(luò)的愿景至關(guān)重要。

關(guān)鍵詞：智能內(nèi)生；語義通信；語義認知通信；隱性語義

中圖分類號：ＴＮ９１５ 文獻標志碼：Ａ 開放科學（資源服務）標識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０３－０４１３－０９

０ 引言

移動通信網(wǎng)絡(luò)已成為現(xiàn)代社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施，給人類的溝通與信息交互方式帶來了顛覆性改變。國際電信聯(lián)盟最新發(fā)布的６Ｇ 架構(gòu)中指出［１］，泛在連接與智能將成為下一代通信網(wǎng)絡(luò)的重要場景。我國６Ｇ 標準化組織ＩＭＴ２０３０ 推進組發(fā)布的《６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望白皮書》中也指出，智慧內(nèi)生將是６Ｇ 的重要愿景［２］。６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)將不再局限于以香農(nóng)經(jīng)典信息論為基礎(chǔ)的信號傳輸與復現(xiàn)，而是需要具備語義層面的認知、識別、分析和推理能力，圍繞人類用戶和網(wǎng)絡(luò)需求，按需提供服務，并實現(xiàn)“服務隨心所想、網(wǎng)絡(luò)隨需而變、資源隨愿共享”的目標［３］。

語義通信及語義認知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將成為實現(xiàn)６Ｇ內(nèi)生智能的基石。在協(xié)作語義認知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，海量智能設(shè)備間有望實現(xiàn)資源和諧共享與智能交互，從而打通人－人、人－機以及機－機之間的交互壁壘［４］。實現(xiàn)智聯(lián)互通，從而推動通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動向語義驅(qū)動的全新范式轉(zhuǎn)變，為最終實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能認知、學習、決策和演進奠定基礎(chǔ)。具體而言，它將不再局限于傳輸和復現(xiàn)原始數(shù)據(jù)與信號，而是聚焦于在理解上下文的基礎(chǔ)之上僅傳輸相關(guān)且有意義的信息，有效降低數(shù)據(jù)冗余，從而提高網(wǎng)絡(luò)實體間通信的效率。通過有效利用語義信息，網(wǎng)絡(luò)有望實現(xiàn)更智能、自適應的路由、資源分配和糾錯，進而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗［５］。此外，通過整合通信網(wǎng)絡(luò)中的上下文和意圖，語義通信可以實現(xiàn)更精確和及時的決策，有望更好地滿足新興應用對低延遲的需求［６］。

在６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中充分發(fā)揮語義通信的潛力，需要通過有效的知識推理技術(shù)來處理和利用語義信息。圖推理因為能夠在大規(guī)模復雜語義知識庫上實現(xiàn)高效和可擴展的推理，而受到廣泛關(guān)注。通過將語義信息表征為圖形式，可以捕捉知識庫中豐富的關(guān)系和模式，實現(xiàn)更準確全面的知識推理［７］?；趫D的知識推理為６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)中的語義通信帶來了諸多優(yōu)勢，包括在大型動態(tài)知識庫上實現(xiàn)高效和可擴展推理，提高推理過程的透明度和可解釋性，以及通過結(jié)合上下文信息和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境反饋來提升推理的適應性［８］。

此外，６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)通常需要處理海量數(shù)據(jù)，且不同用戶信息分布在多個地理區(qū)域，因此實現(xiàn)語義通信中的圖推理需要一種分布式協(xié)作架構(gòu)，以有效管理和處理語義知識庫?？梢酝ㄟ^將語義知識庫部署在多個邊緣服務器上來實現(xiàn)高效和可擴展的推理，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒敕掌鞯男枨?，?jié)省通信資源［９］。這種架構(gòu)還能解決數(shù)據(jù)隱私和安全性問題，確保語義認知網(wǎng)絡(luò)的高可用性和可靠性。

本文的主要貢獻如下：對現(xiàn)有的知識推理技術(shù)進行了全面的回顧和分析，包括神經(jīng)推理、符號推理和神經(jīng)符號推理，突出了它們的優(yōu)點、缺點和應用領(lǐng)域。提出一種新穎的認知網(wǎng)絡(luò)管理和控制框架，集成了不同的知識推理技術(shù)，以實現(xiàn)智能和自適應決策。該框架由３ 個主要組件組成：語義知識表示、語義推理引擎和認知網(wǎng)絡(luò)控制器，并且提出一種語義知識表征方案，通過結(jié)合本體、規(guī)則和嵌入來捕獲語義知識庫中的復雜關(guān)系和約束。

１ 研究背景及相關(guān)工作

１． １ 語義通信和語義認知網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀

語義通信和語義認知網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀語義通信已成為解決６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)的一種有前景的方法，它可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實體之間更加智能、高效和自適應的通信［３］。語義溝通的概念最早由Ｃｌａｕｄｅ Ｓｈａｎｎｏｎ 和Ｗａｒｒｅｎ Ｗｅａｖｅｒ 在２０ 世紀４０ 年代提出，他們提出了一種考慮信息的含義和上下文而不僅僅是原始數(shù)據(jù)的溝通理論［１０］。然而直到近幾年，由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復雜性和多樣性的增加以及對更先進的通信技術(shù)的需求，語義通信才在無線通信界獲得了廣泛的關(guān)注。

近年來，人們在無線網(wǎng)絡(luò)中的語義通信方面做出了一些研究工作。文獻［１１］提出了一種５Ｇ 網(wǎng)絡(luò)語義通信框架，旨在通過利用傳輸數(shù)據(jù)的語義信息來提高網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗，該框架由語義編碼、語義解碼和語義推理３ 個主要組件組成。語義編碼旨在提取數(shù)據(jù)的語義特征并將其編碼為緊湊的表示，語義解碼旨在從編碼的表示中恢復原始數(shù)據(jù)，語義推理旨在基于編碼表示和網(wǎng)絡(luò)的先驗知識來推斷數(shù)據(jù)的含義和上下文。

無線網(wǎng)絡(luò)中語義通信的另一個例子是文獻［１２］中提出的語義感知網(wǎng)絡(luò)框架。該框架旨在通過根據(jù)傳輸數(shù)據(jù)的語義信息和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境調(diào)整通信策略，從而在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)更高效可靠的通信，該框架由語義標注、語義匹配和語義適配３ 個主要模塊組成。語義標注旨在將語義元數(shù)據(jù)附加到傳輸?shù)臄?shù)據(jù)上來描述其內(nèi)容、格式和質(zhì)量，語義匹配旨在根據(jù)語義元數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)條件找到最佳的通信路徑和協(xié)議，語義適應旨在根據(jù)接收者的反饋和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化來調(diào)整通信參數(shù)和策略。

１． ２ 知識推理的相關(guān)工作

知識推理作為語義認知網(wǎng)絡(luò)的核心能力之一，對于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化和自適應性具有至關(guān)重要的作用。它不僅能夠幫助網(wǎng)絡(luò)理解數(shù)據(jù)的深層含義，還能夠基于已有的知識進行邏輯推理，從而做出更加準確和智能的決策。目前，知識推理的相關(guān)工作可以分為３ 個主要類別：符號推理、神經(jīng)推理和符號神經(jīng)推理。

１． ２． １ 符號推理

符號推理，亦稱為“經(jīng)典人工智能”，在２０ 世紀８０ 年代末期之前一直是人工智能領(lǐng)域的主導范式。通過運用推理算法操作符號邏輯形式的知識，符號推理系統(tǒng)能夠解決演繹和歸納推理任務，并廣泛應用于特定領(lǐng)域內(nèi)的各種應用，如專家系統(tǒng)和定理證明器等。

現(xiàn)有的符號推理方法主要是基于搜索的歸納邏輯編程方法，其中，最基本的方法之一是基于一階邏輯［１３］。一階邏輯是一種形式語言，允許使用謂詞、變量和量詞來表征復雜的語句和關(guān)系?；谝浑A邏輯的推理涉及推理規(guī)則（如肯定前件和解析）的應用，以從現(xiàn)有知識庫中導出新知識。一階邏輯已被用于各種推理任務，如本體推理、定理證明和自然語言理解。

基于規(guī)則的推理是另一種符號推理方法，它使用一組ｉｆ-ｔｈｅｎ 規(guī)則來表征和推理領(lǐng)域知識［１４］。基于規(guī)則的系統(tǒng)由包含規(guī)則和事實的知識庫、將規(guī)則應用于事實以得出新結(jié)論的推理機組成?；谝?guī)則的推理已用于各種應用，例如專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)和業(yè)務規(guī)則管理。

１． ２． ２ 神經(jīng)推理

符號推理假設(shè)構(gòu)成人類知識的基本單元是符號，知識推理過程是對符號表示的一系列顯式推理。通常，符號推理具有良好的可讀性和可解釋性。然而，有限的離散符號不足以表示龐大數(shù)據(jù)間所有的內(nèi)在關(guān)系，并且對模糊和噪聲數(shù)據(jù)容忍度低。相比之下，神經(jīng)推理方法利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的力量直接從數(shù)據(jù)中學習和執(zhí)行推理任務。近年來，這些方法因其處理大規(guī)模、復雜和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，以及端到端學習和推理的潛力而受到廣泛關(guān)注。

最著名的神經(jīng)推理方法之一是基于深度學習架構(gòu)，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［１５］和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［１６］。這些架構(gòu)可用于學習輸入數(shù)據(jù)的潛在表征，捕獲底層模式和關(guān)系。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應用于視覺推理任務，如目標檢測和場景理解［１７］，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已用于序列推理任務，如自然語言推理和問題回答［１８］。

另一類重要的神經(jīng)推理方法是基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一系列深度學習架構(gòu)，可對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行操作，學習在圖上聚合和傳播信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已用于知識圖譜上的各種推理任務，例如鏈接預測、節(jié)點分類和圖補全［１９］。通過學習知識圖中實體和關(guān)系的嵌入，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕獲復雜的模式和實體間的依賴關(guān)系，從而實現(xiàn)高效且可擴展的推理。

記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如記憶網(wǎng)絡(luò)［２０］和神經(jīng)圖靈機［２１］，是另一類神經(jīng)推理方法，它結(jié)合了外部記憶組件來在推理過程中存儲和檢索相關(guān)信息。這些方法已用于需要長期記憶和復雜推理的任務，例如問答和對話系統(tǒng)。通過選擇性地關(guān)注記憶的相關(guān)部分，記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以執(zhí)行多跳推理并有效地處理上下文信息。

１． ２． ３ 神經(jīng)符號推理

神經(jīng)符號推理方法旨在結(jié)合神經(jīng)方法和符號方法的優(yōu)勢，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習和泛化能力以及符號推理的可讀性和可解釋性。近年來，這些方法作為解決純神經(jīng)或符號方法的局限性并實現(xiàn)更穩(wěn)健和適應性推理的一種方法而備受關(guān)注。

神經(jīng)符號推理的主要方法之一是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于邏輯系統(tǒng)的集成。神經(jīng)定理證明器是定理證明器的可微實現(xiàn)，可以學習使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證明數(shù)學定理［２２］；神經(jīng)符號機將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號程序執(zhí)行器相結(jié)合，以學習和推理復雜的任務（例如視覺問答和程序合成）。神經(jīng)符號推理的另一種方法是將符號知識嵌入到向量空間中，從而允許應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)符號知識圖是將知識圖嵌入到向量空間中的另一個例子，允許嵌入和邏輯規(guī)則的聯(lián)合學習和推理［２３］。

本文提出了一種基于知識推理的認知網(wǎng)絡(luò)管理和控制的新框架，旨在解決這些挑戰(zhàn)和局限性。所提出的框架可以集成多種不同推理技術(shù)，包括神經(jīng)推理、符號推理和神經(jīng)符號推理，以實現(xiàn)智能和自適應網(wǎng)絡(luò)管理和控制。該框架還結(jié)合了可擴展和高效的可解釋的推理以及修正知識庫中不確定性和不一致的處理技術(shù)。

２ 基于知識推理的語義認知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

２． １ 語義表征

語義表征是語義認知網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，它提供了一種結(jié)構(gòu)化且機器可解釋的格式來表征和組織知識?；谥R概念的語義表征的４ 種主要方法包括語義網(wǎng)絡(luò)、命題、知識圖和規(guī)則。

２． １． １ 基于語義網(wǎng)絡(luò)的語義表征

語義網(wǎng)絡(luò)是一種知識表征方法，它使用基于圖的結(jié)構(gòu)來表征概念及概念之間的關(guān)系。在語義網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點代表概念，邊代表概念之間的關(guān)系。關(guān)系可以有多種類型：上下位關(guān)系、同名關(guān)系或從屬關(guān)系［２４］。

語義網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點之一是能夠捕獲概念之間的層次關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供一種自然直觀的方式來組織知識。語義網(wǎng)絡(luò)還支持各種推理任務，例如繼承推理（根據(jù)其父概念推斷概念的屬性）和類比推理（根據(jù)概念的關(guān)系查找相似的概念）。

２． １． ２ 基于命題的語義表征

命題表征是語義表征的另一種方法，它使用邏輯語句來表征知識。命題是一個可以或真或假的陳述句，由主語、謂語以及零個或多個賓語組成。例如，“蘇格拉底是一個哲學家”由主語“蘇格拉底”、謂語“是一個”、賓語“哲學家”組成［２５］。

命題表征有以下幾個優(yōu)點：① 提供了清晰且明確的知識表征，因為每個命題都有明確定義的真值；② 支持多種邏輯推理規(guī)則，例如肯定前件（如果Ａ暗示Ｂ 且Ａ 為真，則Ｂ 為真）和托倫前件（如果Ａ暗示Ｂ 且Ｂ 為假，則Ａ 為假），可以用于推理新的知識和判定該新知識的真假。

２． １． ３ 基于知識圖譜的語義表征

知識圖譜是一種結(jié)合了語義網(wǎng)絡(luò)和命題表征優(yōu)點的語義表征方法。知識圖譜是一個有向標記圖，表征域中的實體（節(jié)點）及其關(guān)系（邊）［２６］。這些關(guān)系通常使用資源性描述框架三元組表征，由主語、謂語和賓語組成［２７］。

知識圖譜有以下幾個優(yōu)點：① 提供了豐富且富有表現(xiàn)力的知識表征，捕獲了實體之間的層次關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系；② 支持各種推理任務，例如圖模式匹配、圖遍歷和圖嵌入，可用于問答、推薦和知識發(fā)現(xiàn)等任務；③ 可以輕松地與其他數(shù)據(jù)源和知識庫集成，從而能夠創(chuàng)建大規(guī)模和異構(gòu)的知識網(wǎng)絡(luò)［２８］。

２． １． ４ 基于規(guī)則的語義表征

基于規(guī)則的表征是另一種語義表征方法，它使用一組ｉｆｔｈｅｎ 規(guī)則來表征和推理知識。規(guī)則由前件（“ｉｆ”部分）和后件（“ｔｈｅｎ”部分）組成，它指定如果前件為真，則后件也必須為真。例如，規(guī)則“如果Ｘ是鳥，那么Ｘ 可以飛”指定如果實體Ｘ 屬于鳥類，那么它必須具備飛的能力［２９］。

基于規(guī)則的表征有以下優(yōu)點：① 提供了一種自然直觀的方式來表征領(lǐng)域知識，特別是對于具有明確定義的規(guī)則和約束的領(lǐng)域；② 支持各種推理任務，例如前向鏈接（從現(xiàn)有事實和規(guī)則中推導出新事實）和后向鏈接（找到支持給定結(jié)論的事實），可用于模擬特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)以幫助用戶做出復雜的決策；③ 可以輕松地與其他知識表征形式集成，例如語義網(wǎng)絡(luò)和命題，從而能夠創(chuàng)建混合知識庫［２９］。

２． ２ 框架概述

所提出的基于知識推理的認知網(wǎng)絡(luò)框架旨在解決計算冗雜、隱私安全和多端推理不兼容等問題。該框架集成了語義表征、編碼、解碼和解釋，以實現(xiàn)智能和自適應網(wǎng)絡(luò)管理和控制。所提架構(gòu)及其關(guān)鍵功能模塊如圖１ 所示。

該架構(gòu)由４ 個主要部分組成：語義識別與表征模塊、語義編碼與解碼模塊、語義解釋與推理模塊、語義距離與評估模塊。語義表征模塊負責從原始信息中提取顯式語義并對其進行編碼以供傳輸，語義編解碼模塊將語義信息轉(zhuǎn)換為便于物理傳輸且傳輸后可恢復的格式，語義解釋模塊通過從接收到的語義信息進行推理來生成潛在的隱藏含義，語義距離與評估模塊測量發(fā)送端用戶推理規(guī)則和目標用戶推理規(guī)則之間的差異。

２． ３． １ 語義編碼器

語義編碼和解碼模塊負責將編碼后的語義信息轉(zhuǎn)換成適合通過網(wǎng)絡(luò)物理傳輸?shù)母袷?。語義編碼過程考慮了網(wǎng)絡(luò)特性（例如帶寬、延遲和錯誤率）以及應用程序要求（例如數(shù)據(jù)速率、可靠性和安全性）。發(fā)送端通常有兩種類型的語義編碼器，分別在信源和信道部分進行編碼。信源編碼主要目的是降低語義信息的冗余度，信道編碼則是提升語義信息在傳輸中抗噪的魯棒性。

語義編碼過程使用數(shù)據(jù)壓縮、糾錯編碼和加密等技術(shù)來優(yōu)化傳輸效率和可靠性。在帶寬有限的網(wǎng)絡(luò)中，語義編碼過程可以使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來減小編碼的語義信息的大??；在易錯網(wǎng)絡(luò)中，語義編碼過程可以使用糾錯編碼技術(shù)（例如前向糾錯或自動重傳請求），以提高傳輸可靠性。

２． ３． ２ 語義解碼器

語義解碼過程是語義編碼過程的逆過程，它將接收到的物理信號轉(zhuǎn)換回編碼的語義信息，使用各種技術(shù)（例如解調(diào)、信道估計和均衡），從接收信號中恢復原始語義信息，包括錯誤檢測和糾正機制，以識別傳輸錯誤并從中恢復。

２． ４ 語義解釋與推理模塊

２． ４． １ 語義推理

語義解釋模塊通過推理從接收到的語義信息中生成潛在隱藏的含義。語義推理過程使用各種技術(shù)（例如基于規(guī)則的推理、概率推理和機器學習），從顯性語義中推斷出新的知識和見解［３０］。

在語義認知網(wǎng)絡(luò)的框架內(nèi)，語義推理過程具備學習和模仿發(fā)送端推理的能力，這一能力通過分析和整合通信歷史、上下文環(huán)境以及其他相關(guān)信息的手段實現(xiàn)，從而使得接收端的推理過程盡可能地趨近于發(fā)送端源用戶的思維邏輯。［１２］。

２． ４． ２ 推理規(guī)則

知識推理過程由一組推理規(guī)則指導，定義了顯式語義和隱式語義之間的映射，可由先驗知識和數(shù)據(jù)庫預定義，也可使用機器學習技術(shù)從相關(guān)數(shù)據(jù)中學習。知識推理規(guī)則被表示為將顯性語義映射到可能的隱性語義的概率分布，例如可以定義為：“如果Ａ 是Ｂ 的父親，則Ａ 和Ｂ 極大概率人種相同”。

２． ５ 語義距離與評估

語義距離模塊負責測量源用戶的推理規(guī)則和目標用戶的推理規(guī)則之間的差異，并評估知識推理的質(zhì)量和有效性。語義距離和評估對于在認知網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)自適應和上下文感知決策至關(guān)重要。在本文中，語義距離用描繪通信雙方推理規(guī)則的概率分布之間差異性的度量方式來衡量。具體而言，目標用戶的推理規(guī)則可用從其接收到的顯式語義到可能的隱式語義的概率分布來刻畫。類似地，發(fā)送端用戶的推理規(guī)則被描述為其根據(jù)真實推理規(guī)則和觀察到的顯式語義推斷出隱式語義的概率分布。二者概率分布之間的差異即為語義距離。

語義評估致力于對知識推理的多個維度進行系統(tǒng)性評價，這些維度包括但不限于推理知識的準確性、完整性、一致性以及相關(guān)性等。為實現(xiàn)這一目標，語義評估可依托多種技術(shù)手段，比如：基于黃金標準的評估方法，通過將推理得出的知識與經(jīng)過精心策劃的參考知識庫進行對比，以驗證其準確性［３１］；通過基于任務的評估策略，通過衡量推理系統(tǒng)在特定任務或應用程序中的表現(xiàn)，來全面評估其性能［３２］；通過基于用戶反饋與交互的評估方式，不斷收集和分析用戶的查詢與響應，實現(xiàn)推理性能的持續(xù)改進與提升。這些方法共同構(gòu)成了語義評估的多元框架，為知識推理的質(zhì)量和有效性提供了全面而深入的評估手段。

通過比較兩個概率分布可以測量發(fā)送端用戶和目標用戶之間推理規(guī)則的語義距離。可以使用ＫｕｌｌｂａｃｋＬｅｉｂｌｅｒ 散度、ＪｅｎｓｅｎＳｈａｎｎｏｎ 散度等來量化兩個概率分布之間的差異。

源用戶的推理規(guī)則Ｐ（ｘ）和目標用戶的推理規(guī)則Ｑ（ｘ）之間的ＫｕｌｌｂａｃｋＬｅｉｂｌｅｒ 散度定義為：

語義距離測量可用于量化源用戶和目標用戶之間的語義相似度，并相應地調(diào)整語義編碼和解碼過程。如果語義距離較高，語義編碼過程可以使用更魯棒的糾錯編碼技術(shù)來確?？煽總鬏敚环粗?，語義編碼過程可以使用更有效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來減少傳輸開銷以減少數(shù)據(jù)冗余。

２． ６ 聯(lián)邦多端協(xié)同推理

以聯(lián)邦學習為基礎(chǔ)提出了多終端聯(lián)合推理機制，目的是實現(xiàn)認知網(wǎng)絡(luò)中跨多個節(jié)點和設(shè)備的分布式協(xié)作推理。

聯(lián)邦學習賦能的語義認知網(wǎng)絡(luò)旨在為用戶提供個性化意圖理解服務，其是一種分布式人工智能框架，通過聯(lián)合用戶語義知識，無需直接數(shù)據(jù)共享，共同訓練一個共享的知識推理模型，既保障了數(shù)據(jù)隱私，又提升了模型性能，促進了跨域知識交流。在基于聯(lián)邦學習的語義認知網(wǎng)絡(luò)中，用戶可在本地訓練各自的語義解釋與推理模型并僅上傳模型參數(shù)更新至授信的協(xié)調(diào)者，由負責聚合更新以構(gòu)建全局的語義語義解釋與推理模型。該過程涉及初始化模型參數(shù)、本地訓練、更新聚合、全局模型更新和迭代優(yōu)化，直至模型達到既定性能?；诼?lián)邦學習的語義認知網(wǎng)絡(luò)為構(gòu)建隱私保護、智能化的通信網(wǎng)絡(luò)開辟了新徑。

３ 初步實驗結(jié)果

３． １ 數(shù)據(jù)集和實驗設(shè)置

使用３ 個常用的現(xiàn)實世界知識庫數(shù)據(jù)集ＮＥＬＬ-９９５、ＦＢ１５ｋ-２３７ 和ＷＮ１８ＲＲ 中采樣的實體和關(guān)系，來對語義認知網(wǎng)絡(luò)中的通信過程進行模擬，基本統(tǒng)計信息如表１ 所示。

將語義解釋器設(shè)置為兩個隱藏層組成的全連接網(wǎng)絡(luò)，每個隱藏層后面有一個修正線性單元和一個輸出層。解釋器的輸出使用ｓｏｆｔｍａｘ 函數(shù)進行標準化。對于語義比較器，采用具有一層隱藏層和一層輸出層的兩層全連接網(wǎng)絡(luò)。輸出層由ｓｉｇｍｏｉｄ 函數(shù)標準化，而其他層由修正線性單元激活。模擬基于Ｐｙｔｏｒｃｈ 開源平臺，硬件為Ｉｎｔｅｌ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ９９９００Ｋ ＣＰＵ＠３． ６０ＧＨｚ、１２８． ０ ＧＢ ＲＡＭ＠ ２ １３３ ＭＨｚ、２ ＴＢ ＨＤＤ和兩個ＮＶＩＤＩＡ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ＧＰ１０２［ＴＩＴＡＮ Ｘ］ＧＰＵ。

３． ２ 實驗結(jié)果

通過與基于變分圖自編碼器的方案為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)認知網(wǎng)絡(luò)框架對比來評估隱性語義認知通信的表現(xiàn)，其中基于變分圖自編碼器方案主要通過圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｇｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＣＮ）將語義實體轉(zhuǎn)換為低維的圖嵌入，繼而通過物理信道傳輸。語義解釋器同樣借助ＧＣＮ 根據(jù)含噪聲的圖嵌入復現(xiàn)出完整的隱性語義信息。

圖２ 為不同數(shù)據(jù)集下聯(lián)邦異構(gòu)程度對語義認知推理網(wǎng)絡(luò)的影響，Ｐ 值和語義知識庫的差異性負相關(guān)?？梢钥闯?，語義知識庫差異程度越大協(xié)作推理的效果會越好，說明當多端的數(shù)據(jù)庫盡可能覆蓋不同的語義信息時，語義認知網(wǎng)絡(luò)的推理能力會得到提升；當語義知識庫差異性相同時，多端協(xié)作推理能力也會隨著聯(lián)邦服務器數(shù)量的增加而提高。

不同的聯(lián)邦正則項參數(shù)時推理準確率隨輪次變化的趨勢如圖３ 所示，可以看出，選擇不同的聯(lián)邦推理正則化參數(shù)對推理速度的影響非常大，當正則化參數(shù)在０ ～１ 時，可以達到最優(yōu)的推理速度從而大幅減少計算冗余。

接收端學習的推理規(guī)同樣適用于在傳輸信道中受損的語義信息。表２ 和表３ 對比了ＦＢ１５ｋ-２３７ 數(shù)據(jù)集分別在高斯信道下回瑞利信道下基于不同傳輸信噪比時在有知識推理和無知識推理情況時的誤碼率，可以看出，從低信噪比域至高信噪比域，架構(gòu)在誤碼率方面的表現(xiàn)均超過了無知識推理的認知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。從表２ 和表３ 可以看出，即使在信噪比較低時，相比于傳統(tǒng)的ＧＣＮ 框架，本文框架無論在高斯信道還是瑞利信道下仍然具有較好的魯棒性。

４ 結(jié)束語

提出了一種創(chuàng)新性的基于知識推理的認知網(wǎng)絡(luò)管理與控制框架，旨在解決當前方法所面臨的局限性與挑戰(zhàn)。此框架通過融合神經(jīng)推理、符號推理以及神經(jīng)符號推理等多種技術(shù)，實現(xiàn)了對異構(gòu)數(shù)據(jù)源的集成與專家知識的結(jié)合。知識推理引擎作為框架的核心，充分利用不同推理技術(shù)的優(yōu)勢，高效地執(zhí)行推理任務。該引擎包含神經(jīng)推理模塊，用于從數(shù)據(jù)中學習和推斷復雜模式；符號推理模塊，專門處理顯性知識和約束；神經(jīng)符號推理模塊，負責整合所學知識與顯性知識。最終，認知網(wǎng)絡(luò)控制器將推理結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的網(wǎng)絡(luò)控制決策，實現(xiàn)了推理結(jié)果的有效應用。

通過實驗驗證，該框架在多端協(xié)作推理方面的卓越有效性和效率相較于傳統(tǒng)方法具有顯著優(yōu)勢。此外，該框架不僅為基于知識推理的認知網(wǎng)絡(luò)管理與控制研究奠定了堅實的基礎(chǔ)，同時也為開發(fā)更具可擴展性和高效的推理技術(shù)提供了方向，以適應大規(guī)模和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的需求。在未來研究中，將繼續(xù)致力于增強該框架推理過程和結(jié)果的可解釋性，以增進人類對其的理解和信任。

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