ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.53
  3. No.1

知識共有型レコメンドシステム“Knowledge Recommender”の提案とビル省エネ管理事業への適用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79954
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79954
3326d7ad-89f4-4927-bff8-9e028ea13045
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL5301017.pdf IPSJ-JNL5301017.pdf (2.6 MB)
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2012-01-15
タイトル
タイトル 知識共有型レコメンドシステム“Knowledge Recommender”の提案とビル省エネ管理事業への適用
タイトル
言語 en
タイトル Proposal of “Knowledge Recommender” the Business-knowledge Sharing System and its Application to Building-energy-management Service
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 特集:我々の知識を拡げるコラボレーション技術
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
株式会社日立製作所横浜研究所
著者所属
株式会社日立製作所横浜研究所
著者所属
株式会社日立製作所中央研究所
著者所属(英)
en
Yokohama Research Laboratory, Hitachi Ltd.
著者所属(英)
en
Yokohama Research Laboratory, Hitachi Ltd.
著者所属(英)
en
Central Research Laboratory, Hitachi Ltd.
著者名 鳥羽, 美奈子 森, 靖英 田代, 大輔

× 鳥羽, 美奈子 森, 靖英 田代, 大輔

鳥羽, 美奈子
森, 靖英
田代, 大輔

Search repository
著者名(英) Minako, Toba Yasuhide, Mori Daisuke, Tashiro

× Minako, Toba Yasuhide, Mori Daisuke, Tashiro

en Minako, Toba
Yasuhide, Mori
Daisuke, Tashiro

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 企業活動における知識の普及はより重要となっているが,熟練者が持つ質の高い知識を全社に行き渡らせることは困難なままとなっている.そこで,膨大な量の企業活動ログデータに知識を付与する知識共有型レコメンドシステム“Knowledge Recommender”を提案する.本システムでは,あるログデータの分析結果と,それに対しあるユーザによって入力された知識の間に,知識レコメンドのルールを自動生成する.このルールを用いることで,他のログデータ分析結果を他のユーザへ提示する際に,入力済み関連知識のレコメンドを行い,ユーザ間の知識の共有を促す.本論文では,本システムの効果的な実用に向け,(1)知識の質の定量的定義と評価,(2)知識のレコメンド可能範囲(知識の展開性能)検証の方法を述べる.本システムを既存のビル・エネルギー管理サービスに適用し,1,532データ(ビル56棟×約28カ月)を対象に実験を行ったところ,(1)熟練者と一般ユーザの知識の質には,本研究による提案指標において約10倍の開きがあり,また,(2)熟練者があるデータに対して入力した知識は,全データのうち平均26%に対しても適用可能であり,他のユーザにレコメンド可能であるという結果を得た.これにより本システムが,膨大なログデータに対応した,質の高い知識の共有に有用であるという見通しを得た.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Knowledge sharing has become important in business activities. However, it is still difficult to share an expert's high-quality knowledge with non-experts in the same enterprise. A knowledge-recommender system, called “Knowledge Recommender,” for business-knowledge sharing is proposed. This system links an enterprise's statistical and historical data with high-quality knowledge posted by experts. It generates recommendation rules automatically and recommends appropriate high-quality knowledge when the user needs the results of data analysis. In this paper, we describe (1) a quantitative evaluation of knowledge quality and define (2) a knowledge expansion performance. The quality of this knowledge is quantitatively evaluated, and the performance of the system in terms of it capability of “knowledge expansion” is verified. To confirm the effectiveness of the proposed system, it is experimentally applied to the building-energy-management business. The results of this experiment on business showed, first, that an expert's knowledge quality is scored higher than that of non-experts and, second, that an expert's knowledge can be expanded and provided as knowledge recommended to non-experts. The results imply that this system is effective for high-quality knowledge sharing in business enterprises.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 53, 号 1, p. 149-162, 発行日 2012-01-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-21 20:00:57.646444
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3