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J-GLOBAL ID：201702254543164542   整理番号：17A1707836

データの最新性の検出とハンドリングの減少のための連続時間Markov連鎖モデルの開発と評価【Powered by NICT】

Development and evaluation of a continuous-time Markov chain model for detecting and handling data currency declines

著者 (2件)： Zak Yuval (The Department of Industrial Engineering and Management, Ben-Gurion University of the Negev, P.O.B. 653, Beer-Sheva 8410501, Israel) ,  Even Adir (The Department of Industrial Engineering and Management, Ben-Gurion University of the Negev, P.O.B. 653, Beer-Sheva 8410501, Israel)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 103  ページ： 82-93  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 記録されたデータ値時代遅れになりつつによるデータ通貨減少はデータ資源の有用性と説明責任を損なう可能性がある。時代遅れ値の検出と更新データ通貨を改善し,関連する損傷を減少させるかもしれないが,そのような努力は高価であり,常に正当化できない。本研究では,有限個の状態を持つ連続時間マルコフ連鎖確率過程を用いた通貨減少シナリオをモデル化し,各々は妥当なデータ値を反映していた。モデルを,状態遷移確率,遷移時間分布,陳腐化したデータに関連した損傷の間のトレードオフと再獲得のコストを考慮した。提案した定式化は,比較のためのベースライン,今後通貨減少の予測,それらの累積損傷の評価,および費用対効果に優れたデータ監査と再獲得のタイミングの最適化に依存することなく,推定する通貨レベルを可能にした。研究は,提案したモデルの包括的評価を紹介し,多重時間期間にわたって保険請求の取り扱いに関連する大規模実世界データセットを用いた。評価結果は,モデルの適用性,およびプロアクティブなデータ品質管理へのその潜在的寄与と通貨減少の費用効果の高い取り扱いを明らかにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *連続時間系 ,  モデリング ,  確率過程 ,  遷移確率 ,  定式化 ,  陳腐化 ,  最適化 ,  適応性 ,  *Markov連鎖
準シソーラス用語： データ品質 ,  費用対効果 ,  累積損傷 ,  遷移時間 ,  説明責任 ,  *Markov連鎖モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ品質管理 ,  データ通貨 ,  連続時間Markov連鎖

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハンドリング ,  連続時間 ,  Markov連鎖モデル ,  開発 ,  評価