MIIDAS : 情報の選別的共有のためのオントロジ構築とその増進的学習

概要

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オフィス業務など知的生産活動において, 必要な情報を選別・提供しアイデアの効率的生産を促進するため, 情報活用・共有プラットフォームMIIDAS (Multiple-Indexing Information Dissemination and Acquisition Service)を関発している。MIIDASは, オントロジベース情報集配信, 5W1H分類・ナビゲーション, ノウハウ活用エージェントから構成される。本論文では, オントロジベース情報集配信のオントロジについて述べる。必要な情報をユーザに提供する技術として, ユーザの必要とする情報をキーワードとして具現化し言語知識を用いて情報内容と照合するCBF (content-based filtering)と, ユーザの情報に対する評価結果のような情報メタ知識を用いて関心を共有する他のユーザに情報を配信するSIF (social information filtering)が提案されている。CBFでは, ユーザの興味対象を示すキーワードの準備・更新の手間がかかり, 意外な情報の発見も期待しにくい。また, SIFでは, 情報に対する関心の類似度計算で分野の違いといった多次元的な要素を扱うことや, 情報配信理由を明示するのが困難である。ビジネスイントラネットにおいては, 上記のようなキーワードや評価結果だけでなく, その個人が属するグループや組織の中での位置付けという利用者知識が情報選別の手がかりとなる。実際, キーワードや評価結果がなくとも, 利用者知識を用いて情報が有効に配信されることが多い。本論文では, ユーザの所属や業務テーマなどの利用者知識, ユーザのドキュメントから抽出したキーワードとキーワードに関するシソーラスといった言語知識, ユーザの情報に対するアクセス履歴や評価という情報メタ知識の3種類の知識を複合オントロジとして管理し, それぞれの視点から情報を選別・配信するモデルを提案する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24

MIIDAS : 情報の選別的共有のためのオントロジ構築とその増進的学習

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