論文の概要: Data Leaves: Scenario-oriented Metadata for Data Federative Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03722v1
• Date: Sun, 7 Aug 2022 13:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:48:15.595142
• Title: Data Leaves: Scenario-oriented Metadata for Data Federative Innovation
• Title（参考訳）: data leaves: シナリオ指向のメタデータによるデータフェデレーションイノベーション
• Authors: Yukio Ohsawa, Kaira Sekiguchi, Tomohide Maekawa, Hiroki Yamaguchi, Son Yeon Hyuk, Sae Kondo
• Abstract要約: 各データセットの消化情報を表す方法を提案する。 この方法は、現実世界でアクティブであるはずのシナリオにおいて、イベント、状況、あるいはアクションを介してデータセットを接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04893345190925177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A method for representing the digest information of each dataset is proposed, oriented to the aid of innovative thoughts and the communication of data users who attempt to create valuable products, services, and business models using or combining datasets. Compared with methods for connecting datasets via shared attributes (i.e., variables), this method connects datasets via events, situations, or actions in a scenario that is supposed to be active in the real world. This method reflects the consideration of the fitness of each metadata to the feature concept, which is an abstract of the information or knowledge expected to be acquired from data; thus, the users of the data acquire practical knowledge that fits the requirements of real businesses and real life, as well as grounds for realistic application of AI technologies to data.
• Abstract（参考訳）: データセットを用いて価値ある製品、サービス、ビジネスモデルを創造しようとするデータユーザの革新的な思考とコミュニケーションの支援を目的として、各データセットのダイジェスト情報を表現する方法を提案する。 共有属性(変数)を介してデータセットを接続する手法と比較すると、この手法は実世界でアクティブであるはずのシナリオにおいて、イベント、状況、あるいはアクションを介してデータセットを接続する。 この方法は、データから取得されると思われる情報や知識を抽象化した特徴概念に対する各メタデータの適合性を考慮したものであるため、データ利用者は、実際のビジネスや実生活の要件に適合する実用的な知識を取得し、また、データへのai技術の現実的な応用の根拠となる。

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