随着物联网技术的快速发展,智能家居逐渐地得到了普通家庭的认可,成为了物联网的重要领域之一。在智能家居中,作动器设备多种多样,出自不同厂商,而Trigger-Action编程形式的控制规则可以屏蔽底层硬件细节,从而有助于实现异构设备的有效集成与智能化管理。设备的多样性和规则的个性化,导致规则之间的关系非常复杂,容易产生各式各样的设备控制冲突。这些冲突可能会对人身财产安全造成危害,所以,有必要对设备控制冲突进行检测。在智能家居领域内,当前的控制冲突检测技术都是针对同类型的作动器且有明显状态切换的操作进行显式冲突检测,如同时开灯和关灯、在指定亮灯的时间段内关灯等。但这些冲突检测技术无法检测出不同设备之间具有隐含性常识的控制冲突,如同时开窗和开空调将导致室内外温度趋于一致,从而影响空调的运行效果。本文通过引入表达常识性知识的知识图谱,对智能家居领域内作动器功能进行自动分类与作用效果极性判断,以期实现存在于不同类型作动器之间的隐式冲突的检测。本文的研究工作如下:1)研究了现有的智能家居领域内的设备控制冲突的检测方法,发现了这些检测方法大多局限于检测同类作动器之间的具有明显状态切换的显式冲突,针对此问题研究了不限类型的隐式冲突的检测技术;2)研究了常见的知识图谱和词向量技术,针对设备功能知识的特点,设计了相应的语法分析方法并提出了基于含义贡献度的权重分配策略,通过对功能列表进行聚类和更新,得到作动器的功能列表;3)针对自然语言文本中词语分布特点导致的语义相关性问题,引入相对极性概念并提出了相对极性分析策略,将子类划分问题转化为图模型染色问题,识别相关性冲突中的真冲突和相同效果功能,有效降低了误判率;4)分析IFTTT规则集,设计相关实验和规则生效模拟系统,对上述研究进行了系统评测,验证了本文工作的有效性。