شبکه اینترنت اشیای اجتماعی (SIoT)، ناشی از اتحاد شبکه اجتماعی و شبکه اینترنت اشیاست که هر شیء در این شبکه سعی دارد با استفاده از اشیای اطراف خود از سرویس‌هایی بهره‌برداری کند که توسط اشیای دوست خود ارائه می‌شوند. پس در این شبکه، پیداکردن شیء دوست مناسب برای بهره‌بردن از سرویس مناسب مهم تلقی می‌شود. حال وقتی تعداد دوستان اشیا زیاد باشد، آنگاه استفاده از الگوریتم‌های کلاسیک برای پیداکردن سرویس مناسب با کمک اشیای دوست، ممکن است زمان و بار محاسباتی و پیمایش در شبکه را بالا ببرد. بنابراین در این مقاله برای کم‌کردن بار محاسباتی و پیمایش شبکه سعی شده است که برای انتخاب شیء دوست مناسب از رویکرد اکتشافی و با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی فاخته باینری تطبیق‌داده‌شده (AB-COA) و شاخص محلی آدامیک‌آدار (AA) که مبتنی بر معیار مرکزیت درجه است بهره برده شود و ویژگی‌های همسایه‌های مشترک اشیا را در انتخاب شیء دوست و اکتشاف سرویس مناسب در نظر گرفته شود. نهایتاً با اجرای الگوریتم AB-COA بر روی مجموعه داده وب استنفورد، میانگین گام مورد نیاز برای دستیابی به سرویس در شبکه، 8/4 به‌دست آمد که نشان‌دهنده برتری این الگوریتم نسبت به سایر الگوریتم‌هاست. Manuscript profile