ナレッジ活用のための機械学習による変遷情報の意味論的統合(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般)
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概要
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組織内に蓄積されるデータを統合し,ナレッジとして活用するニーズが高まっている.しかし,期間の移り変わりにより組織内データは名称やIDなどの属性値が頻繁に変更されるにも関わらず,その同一性や継承関係は管理されないことが多く,データが統合出来ていない問題がある.本研究は,変遷に伴い属性値が変化するデータが同じ実体であることを判定する手法を提案する.データの周辺情報を用いた意味論的なモデルを教師あり学習によって導出し,そのモデルを用いたデータ統合を行う.本手法は変遷を伴う情報の判定問題に対して,従来のデータ統合技術より優れた結果が得られることを実験的に示した.
- 2011-11-14
著者
-
赤埴 淳一
日本電信電話株式会社NTTネットワークサービスシステム研究所
-
村山 隆彦
日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
-
飯塚 京士
日本電信電話(株) Ntt情報流通プラットフォーム研究所
-
森田 大翼
日本電信電話株式会社NTT情報流通プラットフォーム研究所
-
村山 隆彦
日本電信電話株式会社nttソフトウェアイノベーションセンタ
-
赤埴 淳一
NTTアドバンステクノロジ株式会社
-
赤埴 淳一
日本電信電話 (株) ネットワークサービスシステム研究所
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