Resumen

Las técnicas de recomendación de servicios de IoT pueden ayudar a un usuario a seleccionar servicios de IoT apropiados de manera eficiente. Con el objetivo de mejorar la eficiencia de la recomendación y preservar la privacidad de los datos, se adopta la técnica de hashing sensible a la localidad (LSH) en la recomendación de servicios. Sin embargo, los métodos de recomendación de servicios basados en LSH existentes ignoran la característica temporal intrínseca de los servicios de IoT. Ante este desafío, integramos la característica temporal en el método convencional basado en LSH y presentamos un enfoque consciente del tiempo con la capacidad de preservar la privacidad para la recomendación de servicios de IoT en múltiples plataformas. Se realizan experimentos en un conjunto de datos del mundo real para validar la ventaja de nuestro enfoque propuesto en términos de precisión y eficiencia en la recomendación.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Servicios iot; Técnicas de recomendación; Hashing sensible a la localidad; Característica temporal; Preservación de la privacidad; Conjunto de datos del mundo real.
• Keywords:Iot services; Recommendation techniques; Locality-sensitive hashing; Temporal feature; Privacy preservation; Real-world dataset