論文の概要: OAK: Ontology-Based Knowledge Map Model for Digital Agriculture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11442v1
- Date: Fri, 20 Nov 2020 14:16:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 06:15:21.523873
- Title: OAK: Ontology-Based Knowledge Map Model for Digital Agriculture
- Title（参考訳）: OAK:デジタル農業におけるオントロジーに基づく知識マップモデル
- Authors: Quoc Hung Ngo, Tahar Kechadi, and Nhien-An Le-Khac
- Abstract要約: 提案手法の枠組みは農業領域で実装されている。
効率的でスケーラブルなモデルであり、デジタル農業の知識リポジトリとして使用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8137985834223507
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nowadays, a huge amount of knowledge has been amassed in digital agriculture.
This knowledge and know-how information are collected from various sources,
hence the question is how to organise this knowledge so that it can be
efficiently exploited. Although this knowledge about agriculture practices can
be represented using ontology, rule-based expert systems, or knowledge model
built from data mining processes, the scalability still remains an open issue.
In this study, we propose a knowledge representation model, called an
ontology-based knowledge map, which can collect knowledge from different
sources, store it, and exploit either directly by stakeholders or as an input
to the knowledge discovery process (Data Mining). The proposed model consists
of two stages, 1) build an ontology as a knowledge base for a specific domain
and data mining concepts, and 2) build the ontology-based knowledge map model
for representing and storing the knowledge mined on the crop datasets. A
framework of the proposed model has been implemented in agriculture domain. It
is an efficient and scalable model, and it can be used as knowledge repository
a digital agriculture.
- Abstract（参考訳）: 今日では、デジタル農業に膨大な知識が蓄積されている。
この知識とノウハウ情報は様々な情報源から収集されるため、この知識を効率的に活用するためにどのように整理するかが問題となる。
このような農業の実践に関する知識はオントロジー、ルールベースのエキスパートシステム、データマイニングプロセスから構築された知識モデルを使って表現することができるが、スケーラビリティは依然として未解決の問題である。
本研究では,異なる情報源から知識を収集し,それを蓄積し,利害関係者から直接,あるいは知識発見プロセス(データマイニング)への入力として利用する,オントロジベースの知識マップと呼ばれる知識表現モデルを提案する。
提案モデルは2段階からなる。
1)特定のドメインとデータマイニングの概念の知識基盤としてオントロジーを構築する。
2) 作物データセットにマイニングされた知識を表現・保存するためのオントロジベースの知識マップモデルの構築。
農業分野において,提案モデルの枠組みが実装されている。
効率的でスケーラブルなモデルであり、デジタル農業の知識リポジトリとして使用することができる。
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