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J-GLOBAL ID：201702233084637585   整理番号：17A0756992

設計者のための知識レコメンデーションのコンテキストモデル化法【Powered by NICT】

A Context Modeling Method of Knowledge Recommendation for Designers

著者 (4件)： Yan Yan ,  Yang Nian ,  Hao Jia ,  Wang Guo-Xin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISAI  ページ： 492-496  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報爆発の時代では,それらのタスクを果たしていく中で,人間を支援するための合理的な時間内の右者への正しい情報を提供する知識推薦システムの主要な課題である。文脈知識推薦システムにおける有効性と精度の改善の過程において重要な役割を果たしている。知識推薦の現存研究は知識管理システム,組織記憶または問題解決など,さまざまな目標指向が,設計者の知識勧告のユニークな特性を見出すために,効果的に設計者に知識を推奨する文脈的知識を利用するコンテキストモデルを導出する必要がある。本論文では,知識と設計者のコンテキストモデルを確立する方法を提案し,それらの間の関係を見つけることにより,新しい知識勧告パターンを提供した。最後に,実験は,方法論を検証するために実行した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 問題解決 ,  精度 ,  方法論 ,  *知識管理 ,  人間
準シソーラス用語： 組織記憶 ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 設計 ,  知識 ,  レコメンデーション ,  コンテキスト ,  モデル化