41、推荐系统与工业物联网：上下文依赖与新型调度算法

推荐系统与工业物联网：上下文依赖与新型调度算法

在当今科技飞速发展的时代，推荐系统和工业物联网（IIoT）领域都取得了显著的进展。本文将探讨推荐系统中的上下文依赖以及工业物联网中新型调度算法的开发，以应对不同领域的挑战。

推荐系统中的上下文依赖

在推荐系统中，上下文起着提高推荐质量的重要作用。上下文可以被建模为一个从抽象到细化的层次结构。通过预过滤和类关联规则挖掘，结合用户操作作为标签，提出了基于上下文的推荐方法。

预过滤的基于约简的方法通过将用户操作作为标签进行了改进。通过应用包含上下文和用户操作的规则进行预过滤，减少了用于生成推荐的数据量。然而，只有当上下文影响推荐时才会使用它。在模型创建之前，可以通过预过滤和基于规则的方法检查上下文依赖性。在实验中，通过结合上下文的标签操作来确定这一点。如果上下文不会影响用户操作，推荐将在不考虑上下文的情况下进行。

工业物联网中的新型调度算法

工业物联网（IIoT）在新冠疫情的背景下变得尤为重要。由于社交距离的需要，全球范围内实施了封锁措施，这对全球经济造成了重大影响，工业领域也面临着供应链中断和生产停滞的挑战。

IIoT的发展基于这样一个理念：通过评估高质量的数据，可以实现工业过程的实时监控和控制，从而提高生产效率和安全性。在IIoT中，服务质量（QoS）至关重要，因此协议请求调度成为了研究的重点。

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