論文の概要: Intelligent Knowledge Mining Framework: Bridging AI Analysis and Trustworthy Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17795v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 17:01:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.503898
• Title: Intelligent Knowledge Mining Framework: Bridging AI Analysis and Trustworthy Preservation
• Title（参考訳）: インテリジェントな知識マイニングフレームワーク: ブリッジングAI分析と信頼できる保存
• Authors: Binh Vu,
• Abstract要約: 本稿では,AI駆動分析と信頼性のある長期保存のギャップを埋めるための概念モデルであるIntelligent Knowledge Mining Framework(IKMF)を紹介する。 このフレームワークはデュアルストリームアーキテクチャを提案している。水平マイニングプロセスは、生データをセマンティックにリッチで機械操作可能な知識に変換し、それらの資産の整合性、証明性、計算を保証するために、並列のTrustworthy Archiving Streamを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4742825811314167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The unprecedented proliferation of digital data presents significant challenges in access, integration, and value creation across all data-intensive sectors. Valuable information is frequently encapsulated within disparate systems, unstructured documents, and heterogeneous formats, creating silos that impede efficient utilization and collaborative decision-making. This paper introduces the Intelligent Knowledge Mining Framework (IKMF), a comprehensive conceptual model designed to bridge the critical gap between dynamic AI-driven analysis and trustworthy long-term preservation. The framework proposes a dual-stream architecture: a horizontal Mining Process that systematically transforms raw data into semantically rich, machine-actionable knowledge, and a parallel Trustworthy Archiving Stream that ensures the integrity, provenance, and computational reproducibility of these assets. By defining a blueprint for this symbiotic relationship, the paper provides a foundational model for transforming static repositories into living ecosystems that facilitate the flow of actionable intelligence from producers to consumers. This paper outlines the motivation, problem statement, and key research questions guiding the research and development of the framework, presents the underlying scientific methodology, and details its conceptual design and modeling.
• Abstract（参考訳）: デジタルデータの前例のない普及は、すべてのデータ集約セクターへのアクセス、統合、価値創造において重大な課題を呈している。 価値ある情報は、しばしば異なるシステム、非構造化文書、異種フォーマットにカプセル化され、効率的な利用と協調的な意思決定を妨げるサイロを生成する。 本稿では、動的AI駆動分析と信頼性のある長期保存の間に重要なギャップを埋めるために設計された包括的概念モデルであるIntelligent Knowledge Mining Framework(IKMF)を紹介する。 水平マイニングプロセスは、生データをセマンティックにリッチで機械操作可能な知識に体系的に変換し、これらの資産の完全性、証明性、計算的再現性を保証するために、並列のTrustworthy Archiving Streamを提供する。 この共生関係の青写真を定義することにより、静的リポジトリを生物生態系に変換する基礎モデルを提供し、生産者から消費者への行動可能なインテリジェンスの流れを促進する。 本稿では,フレームワークの研究・開発を導くモチベーション,課題ステートメント,および重要な研究課題について概説し,その基礎となる科学的方法論を紹介し,その概念設計とモデリングについて詳述する。

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