論文の概要: Context-Aware Service Recommendation System for the Social Internet of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08499v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 14:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 12:23:06.145550
• Title: Context-Aware Service Recommendation System for the Social Internet of Things
• Title（参考訳）: モノのソーシャルインターネットのためのコンテキスト対応サービス推薦システム
• Authors: Amar Khelloufi, Huansheng Ning, Abdelkarim Ben Sada, Abdenacer Naouri and Sahraoui Dhelim
• Abstract要約: Social Internet of Things(SIoT)は、相互接続されたスマートデバイスがデータとサービスを共有することを可能にし、パーソナライズされたサービスレコメンデーションの機会を開放する。 既存の技術は、デバイス間の社会的関係の抽出を考慮し、サービスレビューの文脈的提示を無視する傾向にある。 本研究は,各デバイスサービスペアのコンテキスト表現を探索することにより,これらのギャップに対処することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0748861313823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Social Internet of Things (SIoT) enables interconnected smart devices to share data and services, opening up opportunities for personalized service recommendations. However, existing research often overlooks crucial aspects that can enhance the accuracy and relevance of recommendations in the SIoT context. Specifically, existing techniques tend to consider the extraction of social relationships between devices and neglect the contextual presentation of service reviews. This study aims to address these gaps by exploring the contextual representation of each device-service pair. Firstly, we propose a latent features combination technique that can capture latent feature interactions, by aggregating the device-device relationships within the SIoT. Then, we leverage Factorization Machines to model higher-order feature interactions specific to each SIoT device-service pair to accomplish accurate rating prediction. Finally, we propose a service recommendation framework for SIoT based on review aggregation and feature learning processes. The experimental evaluation demonstrates the framework's effectiveness in improving service recommendation accuracy and relevance.
• Abstract（参考訳）: Social Internet of Things(SIoT)は、相互接続されたスマートデバイスがデータとサービスを共有することを可能にし、パーソナライズされたサービスレコメンデーションの機会を開放する。 しかしながら、既存の研究は、SIoTコンテキストにおけるレコメンデーションの正確性と関連性を高める重要な側面をしばしば見落としている。 具体的には、既存の技術はデバイス間の社会的関係の抽出を考慮し、サービスレビューの文脈的提示を無視する傾向にある。 本研究は,各デバイス・サービスペアのコンテキスト表現を探索することで,これらのギャップに対処することを目的とする。 まず、SIoT内のデバイスデバイス間の関係を集約することにより、潜在機能インタラクションをキャプチャできる潜在機能の組み合わせ手法を提案する。 次に、Facterization Machinesを利用して、各SIoTデバイスサービスに特有の高次機能インタラクションをモデル化し、正確なレーティング予測を行う。 最後に、レビューアグリゲーションと特徴学習プロセスに基づくSIoTのためのサービスレコメンデーションフレームワークを提案する。 実験的評価は、サービス推薦の精度と妥当性を改善するためのフレームワークの有効性を示す。

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