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J-GLOBAL ID：202002254735033073   整理番号：20A0963843

リンクオープンデータ知識リポジトリを用いた確認Biasの低減法【JST・京大機械翻訳】

How to Reduce Confirmation Bias using Linked Open Data Knowledge Repository

著者 (2件)： Lee Hyun Jung (Goyang Research Institute, South Korea) ,  Park Bong-Won (Korea Information Communication Industry Institute)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BigComp  ページ： 410-416  発行年： 2020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： 本研究では,情報と知識の提供の確認バイアスの低減に焦点を当てた。今日,ユーザが必要とするカスタマイズ情報を提供することは非常に一般的である。この種のサービスは,eコマースサイト,YouTubeソーシャルネットワーク,検索エンジン,ニュースサイト,オンラインコンテンツサービス配信サイトなどのどこにも適用されている。しかしながら,これは,狭い情報に対してのみ開かれるリスクをもたらす。したがって,それらは一般情報から分離される可能性がある。カスタム情報が一般的な環境において,バランスした知識を獲得するために脆弱性にさらされる。そこで,本研究では,意味構造化データを用いて知識グラフを用いて可能な確認バイアスを低減する手法を提案する。類似性の計算と比較の間のコントラストの計算のために,著者らはBoole論理処理を用いてMSSDとMDSDを採用した。Copyright 2020 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： コントラスト ,  情報配布 ,  バイアス ,  類似性 ,  カスタム化 ,  検索エンジン ,  *リポジトリ
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  社会的ネットワーク ,  ユーチューブ ,  ニュースサイト ,  構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リンク ,  オープンデータ ,  知識 ,  リポジトリ