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J-GLOBAL ID：200902291783075039   整理番号：08A0499522

組織知の発見と再構成を促進するKnowledge Base Remixer

著者 (2件)： 辻裕樹 (北陸先端科学技術大学院大) ,  西本一志 (北陸先端科学技術大学院大 知識科学教育研究セ)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2008  号： 4  ページ： 55-56  発行年： 2008年03月03日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 知識ベースシステムは形式的に記述された組織知の集合を自然言語検索・全文検索・関連検索,クラスタリング分析・テキストマイニングなどを用いてPull型に活用する。本論文では,1)日常業務の中で自然に組織知を発見する機会が得られる発見支援機能,2)組織知の個人の視点での再構成支援機能を持つシステムKBR(Knowledge Base Remixer)を構築した。1)はイントラブログに記事を投稿したり,業務報告書などのドキュメントをアップロードした際にそれらに関連する推薦記事・文書をPush提供する。古い投稿記事を優先的に表示することで組織知の発見を促し,過去に推薦した投稿記事の再提示は行わない。また,2)では知識ベースコンテンツを2次元空間にマッピングし,各コンテンツ間の関連付けが行える知識マップの編集機能を提供しており,1)で推薦された記事・文書を知識マップに取り込んで各記事間のトラックバックを可視化すると関連性を発見しやすい。予備実験では過去のドキュメントを現在の視点で見直すことの有効性が確かめられた。

シソーラス用語： *知識ベース ,  *知識発見 ,  再構成 ,  *ユーザインタフェイス ,  *Web【情報システム】 ,  情報システム ,  コンテンツ ,  編集 ,  可視化 ,  トラックバック ,  ブログ
準シソーラス用語： *プッシュ型情報システム ,  推薦システム ,  組織知

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 組織知 ,  発見 ,  再構成 ,  促進