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J-GLOBAL ID：201802253010398413   整理番号：18A1426826

状況依存クエリーに答えるための適切な情報を識別する方法【JST・京大機械翻訳】

A Method to Identify Relevant Information Sufficient to Answer Situation Dependent Queries

著者 (2件)： Lu Shan (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, 02115, Massachusetts) ,  Kokar Mieczyslaw M. (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, 02115, Massachusetts)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CogSIMA  ページ： 22-28  発行年： 2018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： 様々な複雑で動的な環境において,手における現在の状況の良い理解を有することは,意思決定の成功に対する基礎である。状況評価における情報収集と解釈のためのいくつかのフレームワークが提案されている。しかし,意思決定者は,今日,状況評価中の情報過負荷問題に直面している。意思決定者が特定の状況を扱うとき,通常,大量の情報が,実時間でhimまたは彼に提供される。その中で,ほんのわずかしか関連がない。これらの膨大なデータストリームを実時間で扱うことは実質的に不可能である。さらに,状況が他に通信される必要があるならば,情報が関連していることは明確ではなく,従って,状況の記述を伝えるために,(時には過負荷)通信リンク上に送られる必要がある。したがって,状況評価における関連情報を同定するために,人間の意思決定者を支援するための方法が必要である。本論文では,意思決定者が扱う状況を特徴付けるための関連情報を自動的に同定するために,状況評価における推論ベースの情報関連推論法を開発した。この方法を用いることにより,次の二つの基本的な疑問が答えられる。(1)どのような情報が状況の特性化に関連しているか?(2)関連情報を自動的に同定する方法。本論文では,アプリケーションドメインとしてサイバーセキュリティを取り上げ,Skaion社により生成されたサイバーセキュリティデータセットを用いて提案手法の評価を行った。この方法を評価するために4つの計量を用いた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  過負荷 ,  情報収集 ,  応用プログラム ,  *意思決定者 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： サイバーセキュリティ ,  通信リンク ,  データストリーム ,  実時間 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 状況 ,  クエリー ,  識別