Abstrakt. Invånare i dagens smartare hem kämpar med komplicerade användargränssnitt och oflexibla hemkonfigurationer. Det föreslagna smarta hemrekommendersystemet tar upp dessa frågor genom att kontinuerligt tolka användarens nuvarande situation och rekommendera tjänster som passar användarens vanor, d.v.s. automatisera några åtgärder som användaren skulle vilja utföra ändå. Med dessa rekommendationer är det möjligt att bygga mycket enklare användargränssnitt som belyser de mest intressanta val som för närvarande finns tillgängliga. Konfigurationen blir mycket mer flexibel, eftersom recommender-systemet automatiskt lär sig användarvanor. Utvärderingar av två smarta hemdataset visar att algoritmen ger korrekta rekommendationer med 61 % respektive 73 % noggrannhet.
Rasch REF föreslog ett oövervakat hybridrecommender-system, som lär sig invånarnas vanor automatiskt och bygger mycket enklare användargränssnitt.
An unsupervised recommender system for smart homes
{'venue': 'JAISE', 'journal': 'JAISE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}