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The Internet of Things Service Recommendation Based on Tripartite Graph with Mass Diffusion

机译：基于三方图的事物互联网服务推荐与大众扩散

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With the increasing presence and adoption of the smart device in the Internet of Things (IoT), the service recommendation is becoming more and more important. In this paper, we proposed a service recommendation scheme based on the mass diffusion dynamic tag tripartite graph. We extracted the users' habit features of using the IoT device service as the dynamic tag and then built the tripartite graph. Through the positive and backward mass diffusion on the tripartite graph, we got the resource value of the service. We finally obtained the recommendation list through the comprehensive calculation of the energy state, the user similarity, the bearing capacity, and the service resource value of the mass diffusion results. The experiments showed that the recommendation precision of the service recommendation scheme we proposed was at least 12% higher than the other algorithms.
机译：随着智能设备在物联网（物联网）中的增加和采用时，服务推荐变得越来越重要。在本文中，我们提出了一种基于质量扩散动态标签三方图的服务推荐方案。我们提取了使用物联网设备服务作为动态标签的用户的习惯功能，然后构建了三方图。通过三方图上的正和后向大众扩散，我们得到了服务的资源价值。我们终于通过全面计算了能源状态，用户相似性，承载力和质量扩散结果的服务资源值来获得了推荐清单。实验表明，我们提出的服务推荐方案的建议精度比其他算法高至少12 ％。

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