1. Model komunikasi dan komputasi yang efektif berdasarkan pendekatan hybridgraph-deeplearning untuk SIoT diciptakan.
2. Adaptive Trust Weight (ATW) dan Quotient User-centric Coeval-Learning (QUCL) digunakan untuk meningkatkan keandalan layanan Social Edge Service (SES).
3. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan yang dicadangkan telah mencapai kinerja komunikasi dan komputasi yang efektif, dan meningkatkan SES daripada pendekatan state-of-the-art.
Artikel ini membahas tentang model komunikasi dan komputasi yang efektif berdasarkan pendekatan hybridgraph-deeplearning untuk SIoT. Artikel ini juga membahas tentang Adaptive Trust Weight (ATW) dan Quotient User-centric Coeval-Learning (QUCL) untuk meningkatkan keandalan layanan Social Edge Service (SES). Artikel ini juga melaporkan hasil simulasi yang menunjukkan bahwa pendekatan yang dicadangkan telah mencapai kinerja komunikasi dan komputasi yang efektif, serta meningkatkan SES daripada pendekatan state-of-the-art.
Artikel ini tidak ada potensi bias atau pelaporan sepihak, namun artikel ini mungkin tidak mempertimbangan argumen tandingan atau bukti lainnya untuk mendukung beberapa poinnya. Selain itu, artikel ini mungkin juga tidak memberikan wawasan tentang risiko yang mungkin terjadi sebagai akibat penggunaannya. Artikel ini juga mungkin tidak memberikan gambaran secara setara tentang keuntungan dan kerugian dari penggunaannya. Namun, artikel ini didokumentasikan dengan baik dengan referensi yang relevan, sehingga membuatnya cukup andal untuk digunakan sebagai sumber informasi bagi para pembaca.