論文の概要: A Systematic Literature Review about Idea Mining: The Use of
Machine-driven Analytics to Generate Ideas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12826v1
- Date: Sun, 30 Jan 2022 21:46:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-06 13:07:53.203249
- Title: A Systematic Literature Review about Idea Mining: The Use of
Machine-driven Analytics to Generate Ideas
- Title（参考訳）: 思考マイニングに関する体系的文献レビュー: 思考を生み出すための機械駆動分析の利用
- Authors: Workneh Y. Ayele and Gustaf Juell-Skielse
- Abstract要約: 本研究では、アイデア生成とデータソースのための最先端の機械駆動分析に焦点を当てる。
IEEE、Scopus、Web of Science、Google Scholarから関連する学術文献を特定するために、体系的な文献レビューが行われる。
その結果,テキストマイニング,情報検索(IR),人工知能(AI),ディープラーニング,機械学習,統計技術,自然言語処理(NLP),NLPに基づく形態解析,ネットワーク分析,バイオロメトリなどを用いて,アイデア生成を支援することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Idea generation is the core activity of innovation. Digital data sources,
which are sources of innovation, such as patents, publications, social media,
websites, etc., are increasingly growing at unprecedented volume. Manual idea
generation is time-consuming and is affected by the subjectivity of the
individuals involved. Therefore, the use machine-driven data analytics
techniques to analyze data to generate ideas and support idea generation by
serving users is useful. The objective of this study is to study state-of
the-art machine-driven analytics for idea generation and data sources, hence
the result of this study will generally server as a guideline for choosing
techniques and data sources. A systematic literature review is conducted to
identify relevant scholarly literature from IEEE, Scopus, Web of Science and
Google Scholar. We selected a total of 71 articles and analyzed them
thematically. The results of this study indicate that idea generation through
machine-driven analytics applies text mining, information retrieval (IR),
artificial intelligence (AI), deep learning, machine learning, statistical
techniques, natural language processing (NLP), NLP-based morphological
analysis, network analysis, and bibliometric to support idea generation. The
results include a list of techniques and procedures in idea generation through
machine-driven idea analytics. Additionally, characterization and heuristics
used in idea generation are summarized. For the future, tools designed to
generate ideas could be explored.
- Abstract（参考訳）: アイデア生成はイノベーションの核となる活動です。
特許、出版物、ソーシャルメディア、ウェブサイトなどのイノベーションの源であるデジタルデータソースは、前例のない規模でますます増えている。
手動のアイデア生成は時間を要するものであり、関係する個人の主観性に影響される。
したがって、機械学習データ分析技術を用いてデータを分析してアイデアを生成し、ユーザに提供するアイデア生成を支援することは有用である。
本研究の目的は、アイデア生成とデータソースのための最先端機械駆動分析の研究であり、この研究の結果は一般的に、技術やデータソースを選択するためのガイドラインとしてサーバされる。
IEEE, Scopus, Web of Science, Google Scholarから関連する学術文献を特定するために,系統的な文献レビューを行う。
合計71の論文を選抜し,主題的に分析した。
本研究では, テキストマイニング, 情報検索 (IR), 人工知能 (AI), ディープラーニング, 機械学習, 統計技術, 自然言語処理 (NLP), NLPに基づく形態解析, ネットワーク分析, バイオロメトリを応用して, アイデア生成を支援した。
結果は、機械駆動のアイデア分析によるアイデア生成のテクニックと手順のリストを含む。
さらに、アイデア生成に使用される特徴とヒューリスティックスを要約する。
将来的には、アイデアを生み出すためのツールも検討されるだろう。
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