El aumento de tecnologías en todo el mundo requiere agregar inteligencia a los objetos, y hacer que sea un objeto inteligente en un entorno conduce a la Internet Social de las Cosas (SIoT). Estos objetos sociales son identificables de manera única, transferibles y comparten información de usuario a objetos y de objetos a objetos a través de interacciones en un entorno inteligente como hogares inteligentes, ciudades inteligentes y muchas más aplicaciones. La SIoT enfrenta ciertos desafíos como el manejo de objetos heterogéneos, la selección de datos generados en objetos, valores faltantes en los datos. Por lo tanto, el descubrimiento y la comunicación de patrones significativos en los datos son más importantes para cada aplicación. Por lo tanto, el análisis de datos es esencial en decisiones más inteligentes y califica el rendimiento de los datos para diversas aplicaciones. En un entorno inteligente, las redes sociales de objetos inteligentes están aumentando los servicios y disminuyendo la relación de manera confiable y eficiente al compartir recursos y servicios. Por lo tanto, este trabajo propuso el método de selección de características basado en reglas semánticas propuestas y estableció las relaciones para clasificar los servicios utilizando redes neuronales artificiales de relación (R-ANN). R-ANN es una relación inversamente proporcional a los objetos basada en ciertas reglas y condiciones entre los objetos y los usuarios a los objetos. Proporciona el modelo de conocimiento orientado al servicio para tomar decisiones en el modelo R-ANN propuesto que produce servicios para los usuarios. El R-ANN propuesto proporciona una precisión del 89.62% para varios servicios, a saber, clima, calidad del aire, estacionamiento, estado de la luz y presencia de personas respectivamente en el entorno de SIoT en comparación con el modelo existente.