知識共有型レコメンドシステム“Knowledge Recommender”の提案とビル省エネ管理事業への適用

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タイトル別名
  • チシキ キョウユウガタ レコメンド システム “ Knowledge Recommender " ノ テイアン ト ビル ショウエネ カンリ ジギョウ エ ノ テキヨウ
  • Proposal of “Knowledge Recommender” the Business-knowledge Sharing System and its Application to Building-energy-management Service

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抄録

企業活動における知識の普及はより重要となっているが，熟練者が持つ質の高い知識を全社に行き渡らせることは困難なままとなっている．そこで，膨大な量の企業活動ログデータに知識を付与する知識共有型レコメンドシステム“Knowledge Recommender”を提案する．本システムでは，あるログデータの分析結果と，それに対しあるユーザによって入力された知識の間に，知識レコメンドのルールを自動生成する．このルールを用いることで，他のログデータ分析結果を他のユーザへ提示する際に，入力済み関連知識のレコメンドを行い，ユーザ間の知識の共有を促す．本論文では，本システムの効果的な実用に向け，(1)知識の質の定量的定義と評価，(2)知識のレコメンド可能範囲（知識の展開性能）検証の方法を述べる．本システムを既存のビル・エネルギー管理サービスに適用し，1,532データ（ビル56棟×約28カ月）を対象に実験を行ったところ，(1)熟練者と一般ユーザの知識の質には，本研究による提案指標において約10倍の開きがあり，また，(2)熟練者があるデータに対して入力した知識は，全データのうち平均26%に対しても適用可能であり，他のユーザにレコメンド可能であるという結果を得た．これにより本システムが，膨大なログデータに対応した，質の高い知識の共有に有用であるという見通しを得た．

Knowledge sharing has become important in business activities. However, it is still difficult to share an expert's high-quality knowledge with non-experts in the same enterprise. A knowledge-recommender system, called “Knowledge Recommender,” for business-knowledge sharing is proposed. This system links an enterprise's statistical and historical data with high-quality knowledge posted by experts. It generates recommendation rules automatically and recommends appropriate high-quality knowledge when the user needs the results of data analysis. In this paper, we describe (1) a quantitative evaluation of knowledge quality and define (2) a knowledge expansion performance. The quality of this knowledge is quantitatively evaluated, and the performance of the system in terms of it capability of “knowledge expansion” is verified. To confirm the effectiveness of the proposed system, it is experimentally applied to the building-energy-management business. The results of this experiment on business showed, first, that an expert's knowledge quality is scored higher than that of non-experts and, second, that an expert's knowledge can be expanded and provided as knowledge recommended to non-experts. The results imply that this system is effective for high-quality knowledge sharing in business enterprises.

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