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Recommender Systems for the Internet of Things: A Survey
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2020-07-14 , DOI: arxiv-2007.06758 May Altulyan, Lina Yao, Xianzhi Wang, Chaoran Huang, Salil S Kanhere, Quan Z Sheng
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2020-07-14 , DOI: arxiv-2007.06758 May Altulyan, Lina Yao, Xianzhi Wang, Chaoran Huang, Salil S Kanhere, Quan Z Sheng
Recommendation represents a vital stage in developing and promoting the
benefits of the Internet of Things (IoT). Traditional recommender systems fail
to exploit ever-growing, dynamic, and heterogeneous IoT data. This paper
presents a comprehensive review of the state-of-the-art recommender systems, as
well as related techniques and application in the vibrant field of IoT. We
discuss several limitations of applying recommendation systems to IoT and
propose a reference framework for comparing existing studies to guide future
research and practices.
中文翻译:
物联网推荐系统:一项调查
推荐代表了开发和推广物联网 (IoT) 优势的重要阶段。传统的推荐系统无法利用不断增长的、动态的和异构的物联网数据。本文全面回顾了最先进的推荐系统,以及相关技术和在充满活力的物联网领域的应用。我们讨论了将推荐系统应用于物联网的几个局限性,并提出了一个参考框架来比较现有研究以指导未来的研究和实践。
更新日期:2020-07-15
中文翻译:
物联网推荐系统:一项调查
推荐代表了开发和推广物联网 (IoT) 优势的重要阶段。传统的推荐系统无法利用不断增长的、动态的和异构的物联网数据。本文全面回顾了最先进的推荐系统,以及相关技术和在充满活力的物联网领域的应用。我们讨论了将推荐系统应用于物联网的几个局限性,并提出了一个参考框架来比较现有研究以指导未来的研究和实践。