面向车联网的社交网络驱动智能推荐仿真研究
社会与信息网络
2019-07-03 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
在权衡物联网(IoT)的潜力时，连接性与信息扩散的社交层面常被忽视。在车联网(IoV)这一专门领域中，社交车联网(SIoV)的引入正是认识到其重要性。在假设 IoV 产生的大数据已有较普遍可接受的标准化的前提下，使其得以有效利用的社交维度仍是一项挑战。本文提出一种用于车辆间上下文感知推荐的、基于智能体的信息共享模型。该模型遵循如同人类社会般的社交维度。在一些合理的连接与数据约束下检验了若干重要假设。仿真结果表明，社交关系的闭合及其时机对新信息（推荐系统所必需）的扩散有显著影响。还观察到，随着网络因增量式交互而演化，保证车辆在势均力敌的竞争者间公平分布的推荐无法实现。
引用
@article{arxiv.1907.01101,
title = {A Simulation Study of Social-Networking-Driven Smart Recommendations for Internet of Vehicles},
author = {Kashif Zia and Arshad Muhammad and Dinesh Kumar Saini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01101},
year = {2019}
}
备注
A concise version of the paper appeared in the proceeding of the 16th International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems 2018 held in Toledo, Spain