サービスとしての知識

ナレッジ・アズ・ア・サービス（KaaS）は、決定木、相関ルール、ニューラルネットワークに基づく様々なモデルから抽出された知識モデルに基づいて、ユーザーに情報を提供するコンピューティングサービスです。[ 1 ]ナレッジ・アズ・ア・サービス・プロバイダーは、集中型のナレッジサーバーを通じてユーザーからの知識要求に応答し、ユーザーとデータ所有者の間のインターフェースを提供します。[ 2 ] [ 3 ]

KaaSは、コンピュータリソースをオンデマンドで従量課金制で販売するクラウドコンピューティング依存のビジネスモデルの1つです。 [ 4 ]

概要

2019年の国際セマンティックウェブ会議では、知識をウェブ上でライブにして進化させ、ユーザーが精緻化された知識から直接学習できるようにする方法が説明されました。この知識はナレッジグラフの形で現れています。[ 5 ] KaaSは、サービス経由でナレッジグラフにアクセスしたときに現れます。これは、大量のデータを計算し、そのデータを統合および分析し、WebサービスAPIを使用してリアルタイムで公開する（Data as a Serviceより）DaaSとは対照的です。DaaSでは、KaaSはコンテキストを利用できます。コンテキストとは、KaaSの情報要求に関連するユーザーのコンテキスト（要求の場所と時間）と、KaaSが自動的に理解するか、ユーザーが示したユーザーの目的や目標に関連する情報のコンテキストの両方です。

知識とデータの区別

いわゆるDIKWピラミッドのような、そのような区別を行う概念モデルは、おそらく40年以上前から存在している（これについては1974年の学術論文を参照[ 6 ]）が、定義は安定しておらず、普遍的に受け入れられているわけではない（知恵の価値を疑問視するDIKWに関するWikipediaの記事内のDIKWの概念化に関する議論を参照）。DIKWの知識要素は、定義が難しい捉えどころのない概念であることが一般的に認められているが、Rowley 2007は、有名な学生用教科書[ 7 ]の中で、知識は「情報を参照して定義される」ものであり、事実だけでなく「信念や期待」も含むと述べて、知識とデータを区別している。

ナレッジ グラフに関して言えば、ナレッジ グラフは、純粋なデータに加えて提供される追加のコンテンツである可能性があります。これは、1 つ、多数、またはすべての談話領域を実証する概念、データ、エンティティ間のカテゴリ、プロパティ、関係の定義です (オントロジーの定義を参照)。

「信念と期待」、またはそれほど直接的ではない他の形式の明示的知識を表現する能力は、情報科学において継続的な改善が進められている領域であり（暗黙知を参照）、KaaS に関しては、それを行うための最新の情報科学の仕組みを確立することが、単なる付加価値のある DaaS と区別される KaaS の正当性にとって重要です。

ナレッジ グラフは、提供される 1 つ、多数、またはすべての談話ドメインを実証する概念、データ、エンティティ間のカテゴリ、プロパティ、関係を定義することによってコンテキストを表すことができるため (オントロジーの定義を参照)、KN へのアクセスを提供することが KaaS の必須の能力になる可能性があるという考え方が生まれました。

知識の提供

サービス配信コンテンツの多くは、ユーザー（クライアント）が質問への回答を理解するために必要なコンテキストの多くをセッションに依存して提供しています。例えば、現在のHTTPインターネットプロトコルでは、ウェブページなどのURIGETで識別される情報を取得するリクエストにおいて、クライアント（人間または機械）は、ペイウォールやその他のコンテンツアクセス制御を回避できるように、アクセス情報を自動的に取得することがあります。このようなコンテキスト、つまりこの場合はクライアントの情報アクセス権限に関するコンテキストによって、提供される情報が変化する可能性があります。

このインターネット プロトコルの例を論理的に拡張すると、サーバーはクライアントから手動または自動で完全なコンテキストを受け取ります。このコンテキストはクライアントの状況に関する情報であり、これによりサーバーはクライアントの要求を最適に解釈できます。現在のインターネット プロトコルでは、クライアントが形式、言語、および関連する設定を表現できますが、クライアントが既に知っていることや理解する可能性があるものについては考慮されていません。最近のプロファイルによるコンテンツ ネゴシエーション[ 8 ]では、HTTP インターネット プロトコルと関連サービスの両方に、識別された情報モデルに準拠する情報 (サーバーからの応答) をクライアントが要求できるようにする追加機能が提案されています。これにより、クライアントは理解できる形式や言語 (厳密には好みの形式や言語) だけでなく、理解する談話領域も示すことができるようになり、包括的なクライアント コンテキストの提供に向けた一歩となります。

参照

参考文献

  1. ^ Xu, S.; Zhang, W. (2005). 「サービスとしての知識と知識侵害」. 2005 IEEE 国際サービスコンピューティング会議 (SCC'05) Vol-1 . Vol. 1. IEEE . pp.  87– 94. CiteSeerX  10.1.1.74.9663 . doi : 10.1109/SCC.2005.60 . ISBN 0-7695-2408-7. S2CID  7838220 .
  2. ^ Barreto, RG; Aversari, LOC; Gomes, CNAP; Lino, NCQ (2018). 「KaaSアーキテクチャにおけるOWLクエリに基づく臨床意思決定支援」. Rules and Reasoning . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 11092. Springer . pp.  226– 238. doi : 10.1007/978-3-319-99906-7_15 . ISBN 978-3-319-99905-0。
  3. ^ Zettsu, K.; Thalheim, B.; Kidawara, Y.; Karttunen, E.; Jaakkola, H. (2011). 「Web 3.0における知識システム環境の将来的方向性」(PDF) .情報モデリングと知識ベース XXII . IOS Press : 413– 446. ISBN 9781607506898。
  4. ^ Chrysikos, A.; Ward, R. (2014). 「高等教育におけるクラウドコンピューティング：知識サービス（KaaS）の適用」 .クラウドの台頭の継続. コンピュータ通信とネットワーク. Springer . pp.  339– 362. doi : 10.1007/978-1-4471-6452-4_13 . ISBN 978-1-4471-6451-7。
  5. ^ユーゼナ、ジェローム.知識のために. 第18回国際セマンティックウェブ会議. doi : 10.1007/978-3-030-30796-7 . ISBN 978-3-030-30796-7。
  6. ^ヘンリー、ニコラス・L. (1974年5～6月). 「知識管理：行政の新たな関心事」.行政評論. 34 (3): 189– 196. doi : 10.2307/974902 . JSTOR 974902 . 
  7. ^ジェニファー・ロウリー、リチャード・ハートリー（2006年）『知識の整理：情報アクセス管理入門』アッシュゲート出版、 5～ 6頁 。ISBN 978-0-7546-4431-6。
  8. ^ Atkinson, Rob; Car, Nicholas (2019年11月26日). 「プロファイルによるコンテンツネゴシエーション」 . W3Cワーキングドラフト. ワールドワイドウェブコンソーシアム (W3C).
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