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Deok-Hee Kang (Hanbat National University) Hoan-Suk Choi (Hanbat National University) Sang-Gyu Choi (Hanbat National University) Woo-Seop Rhee (Hanbat National University)
저널정보
한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.13 No.1
발행연도
2017.3
수록면
53 - 61 (9page)

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Recently, the Social Internet of Things (IoT), the follow-up of the IoT, has been studied to expand the existing IoT services, by integrating devices into the social network of people. In the Social IoT environment, humans, devices and digital contents are connected with social relationships, to guarantee the network navigability and establish levels of trustworthiness. However, this environment handles massive data, including social data of humans (e.g., profile, interest and relationship), profiles of IoT devices, and digital contents. Hence, users and service providers in the Social IoT are exposed to arbitrary data when searching for specific information. A study about the recommender system for the Social IoT environment is therefore needed, to provide the required information only. In this paper, we propose the Social correlation group based Recommender System (SRS). The SRS generates a target group, depending on the social correlation of the service requirement. To generate the target group, we have designed an architecture, and proposed a procedure of the SRS based on features of social interest similarity and principles of the Collaborative Filtering and the Content-based Recommender System. With simulation results of the target scenario, we present the possibility of the SRS to be adapted to various Social IoT services.
#Social IoT #Social Correlation #Recommender System #Similarity Calculation and Correlation Prediction

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. SRS : THE PROPOSED RECOMMENDER SYSTEM FOR SOCIAL IOT
4. PERFORMANCE EVALUATION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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