Member Organization-based Service Recommendation for User Groups in Internet of Things Environments

사물 인터넷 환경에서의 그룹 사용자를 위한 그룹 구성 정보 기반 서비스 추천 방법

Recommender systems can be used to assist users in selecting required services for their tasks in Internet of Things (IoT) environments in which diverse services can be provided by utilizing IoT devices. Traditional research on recommendation mainly focuses on predicting preferences of individual users. However, in IoT environments, not only individual users but also groups of users can access services in the environments. In this study, we analyzed user groups' preferences on services and developed service recommendation approach for new groups that do not have a history of accessing IoT-services in a certain place. Our approach extends the traditional user-based collaborative filtering by considering the similarity between user groups based on their member organization. We conducted experiments with a real-world dataset collected from IoT testbed environments. The results demonstrate that the proposed approach is effective to recommend services to new user groups in IoT environments.

여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천 시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹 사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.