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J-GLOBAL ID：201702286720469442   整理番号：17A1717118

知識グラフに基づく推論を用いた大規模での異常費の説明と予測【Powered by NICT】

Explaining and predicting abnormal expenses at large scale using knowledge graph based reasoning

著者 (3件)： Lecue Freddy (INRIA, Sophia Antipolis, France) ,  Lecue Freddy (Accenture Labs, Dublin, Ireland) ,  Wu Jiewen (Accenture Labs, Dublin, Ireland)
資料名： Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web  (Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web)
巻： 44  ページ： 89-103  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3378A  ISSN： 1570-8268  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： グローバルビジネス旅行投資は2015年,記録的な一兆二千億USDで,達するであろう。グローバルビジネス旅行関連,世界有数のビジネス旅行と会議貿易組織に応じて2020年までに一兆六千億。既存費システムは報告費用,時間,サービスや従業員基などの事前に定義されたビューの上でのそれらのタイプ及び量のために設計した。しかしそのようなシステムは,異常費を検出し,さらに重要なことにその原因を説明する系統的にで目的ではない。支出を最適化し,それらの解析からの節約のための行動可能な洞察を導くは時間がかかり,面倒で,しばしば不可能である。この課題に向けて,AIFS,経費事業所有者と監査人のために設計されたシステムを提案した。著者らのシステムは,(i)同定,(ii)説明と(iii)大企業の従業員による異常費請求を予測するためのセマンティックWebと機械学習技術を操作することと組み合わせることである。2015年に191,346のユニークなAccenture従業員を実験し,意味論を意識した従業員費分析と推論のプロトタイプは,異常な費用の説明と予測のタスクのための拡張性と精度を実証した。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： 最適化 ,  意味論 ,  投資 ,  プロトタイプ ,  大企業 ,  *旅行
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  セマンティックWeb ,  所有者 ,  従業員 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： セマンティックウェブ ,  推論システム ,  インテリジェントシステム ,  スマート費 ,  インテリジェント運転システム ,  知識グラフ

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識グラフ ,  推論 ,  大規模 ,  説明 ,  予測