著者

山中 啓祐 大西 雅宏 高田 秀志

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.18, pp.1-8, 2010-05-13

参考文献数

9

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システム開発に導入されている知識共有のためのシステムは,開発作業以外に行わなければならない作業が多いために,継続して利用されないことが問題として指摘されている.本稿では,このようなシステムが継続して利用されるようにするために,開発者にとって負担の少ない知識共有環境について述べ,また,開発者の行動から,開発者の作業内容に関連のある知識を自動的に抽出する手法を提案する.本手法では,開発者の作業状況を考慮した協調フィルタリングを行うことによって,開発者の作業内容に関連のある知識を抽出する.また,提案する環境を用いることによって,仕様や設計の変更に対して迅速な対応が必要となるアジャイル開発においても,効率的な知識共有が可能になる.Knowledge sharing systems that have been introduced into system development can not be utilized continuously because such systems require developers to perform other tasks besides development work. This paper describes a knowledge sharing environment that requires a few developer's task and proposes a knowledge extraction method that can extract knowledge related to developer's tasks by utilizing the information from developer's activities. This method enables knowledge extraction related to developer's task by applying collaborative filtering in consideration with the developer's context. Furthermore, this environment enables developers to effectively share knowledge on Agile Development where the developers need to work on specification changes or design changes quickly.

著者

大西 雅宏 高田 秀志

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.48, pp.13-18, 2008-05-16

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本論文では,RFID タグを介した同じ場所を利用する人同士での情報交換を実現する手法を提案する.本手法により,ユーザに意図的な情報の発信や検索を意識させることなく,その場所に関連のある情報を交換することが可能となる.また,文書検索などに広く用いられている tf・idf を応用し,ユーザのその場所に対する重要度を求め,交換される情報の有益性を高める.本手法の有効性を検証するために,システムのプロトタイプを構築し,場所に対して重要なユーザが抽出できるかどうかの実験を行った.その結果,情報交換が行われた5ケ所のうち4ケ所では,その場所と関連の高いユーザを抽出することができた.また,特定のユーザとの関連がない残りの1ケ所では,関連の高いユーザは抽出されなかった.This paper proposes a method that enables information exchange among people who visit the same place using RFID tags. Users can exchange information related to a place without intentional sending or searching of information by this method. In addition, importance of users to a place is calculated using a fomula based on tf・idf, and users who are strongly related to a place are extracted. We have developed a prototype system using this method and conducted an experiment to verify that important users to a place are extracted by this method. As a result, users who are strongly related to a place were extracted in four places out of five places where information exchange had been done. In the other one place which no specific users are related to, users who are strongly related to a place were not extracted.