随着“物联网”（WoT）的Swift发展，迫切需要开发有效的机制来智能发现和选择这些物（项目）。 推荐系统是解决WoT发现和选择问题的可行解决方案。 然而，传统的推荐系统在处理稀疏的推荐空间方面是很弱的，这些空间是大多数WoT推荐的特征。 此外，传统的推荐器系统可能无法扩展以有效地处理Web上的大量内容，但是这些系统可能会产生大错误建议，从而削弱用户对使用WoT的信任。 我们研究的主要贡献是设计和开发了一种新颖的推荐方法，该方法以认知心理学领域验证的对象典型性原则为基础，以解决与WoT建议相关的