An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes th hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
Using data from the 2007 SCF, this study examined the use of information source for investment decisions of elderly consumers. The results indicated that many elderly consumers (about 88%) involved savings /investment decisions. The elderly used 'Experts' (39.48%) as a major information source for their investment decisions, followed by 'Friends' (24.18%). The results of the multinomial logit analysis suggested that the perceived value, the cost for search, knowledge, risk and some of the demographic factors were significantly related to the choice of the information sources for investments by elderly consumers.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권3호
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pp.42-55
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2021
Knowledge and technology resources are the most crucial sources for the achievement of sustainable development in competitive advantage. Meanwhile, few empirical studies have clarified the types of knowledge and technology resources that nonprofit organizations (NPOs) use and develop. This study aims to categorize knowledge and technology resources in NPOs that both researchers and practitioners can use to develop the nonprofit sector further. A qualitative research method was used for the study. Data were collected from 31 interviews with senior and founding members of NPOs in Thailand. Analysis of qualitative data identified five critical categories of knowledge resources: human resources, organizational practices, partnership or stakeholder involvement, operational practices, and other resources. This study also illustrates both internal and external technology resources, which are used in sample organizations. The study's findings contribute to developing a body of knowledge management literature related to the knowledge and technology resources of NPOs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1413-1432
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2023
Recommender systems aim to recommend items to users by taking into account their probable interests. This study focuses on creating a model that utilizes multiple sources of information about users and items by employing a multimodality approach. The study addresses the task of how to gather information from different sources (modalities) and transform them into a uniform format, resulting in a multi-modal feature description for users and items. This work also aims to transform and represent the features extracted from different modalities so that the information is in a compatible format for integration and contains important, useful information for the prediction model. To achieve this goal, we propose a novel multi-modal recommendation model, which involves extracting latent features of users and items from a utility matrix using matrix factorization techniques. Various transformation techniques are utilized to extract features from other sources of information such as user reviews, item descriptions, and item categories. We also proposed the use of Principal Component Analysis (PCA) and Feature Selection techniques to reduce the data dimension and extract important features as well as remove noisy features to increase the accuracy of the model. We conducted several different experimental models based on different subsets of modalities on the MovieLens and Amazon sub-category datasets. According to the experimental results, the proposed model significantly enhances the accuracy of recommendations when compared to SVD, which is acknowledged as one of the most effective models for recommender systems. Specifically, the proposed model reduces the RMSE by a range of 4.8% to 21.43% and increases the Precision by a range of 2.07% to 26.49% for the Amazon datasets. Similarly, for the MovieLens dataset, the proposed model reduces the RMSE by 45.61% and increases the Precision by 14.06%. Additionally, the experimental results on both datasets demonstrate that combining information from multiple modalities in the proposed model leads to superior outcomes compared to relying on a single type of information.
This study deals with the application of knowledge engineering and a methodology for the assessment and measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach (insufficient information concerning the relative frequence of hazard events). To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. The purpose of this study is to describe the knowledge engineering approach, directed to integrate the various sources of knowledge involved in a FTA.
By providing a number of unprecedented knowledge sources, virtual communities have stimulated interests in knowledge sourcing Specifically, virtual communities have triggered fundamental changes in the ways that people interact with one another. Thus, there is a critical need to examine how people try to behave for sourcing knowledge in virtual communities, particularly in terms of the demand-side perspective of knowledge. To address the knowledge gap regarding knowledge sourcing behavior from the knowledge recipients' side, this study draws upon GPA(goal-plan-action) theory with both the social cognitive theory and the goal-setting theory as overarching theories. Furthermore, we apply past experience in virtual communities and trust in knowledge providers as moderating variables to deeply understand the knowledge recipients' behavior. We expect to present theoretical and practical implications through our findings, which are relevant to cognitive goal-setting and knowledge sourcing behavior. In the theoretical perspective, this study illustrates how knowledge recipients determine knowledge sourcing behavior. Based on our findings, this study has practical implications for virtual communities to effectively balance knowledge repositories and knowledge management systems with knowledge providers and recipients.
Knowledge acquisition is the process that extracts the required knowledge from available sources, such as experts, textbooks and databases, for incorporation into a knowledge-based system. Knowledge acquisition is described as the first step in building expert systems and a major bottleneck in the efficient development and application of effective knowledge based expert systems. One cause of the problem is that the process of human reasoning we need to understand for knowledge-based system development is not available for direct observation. Moreover, the expertise of interest is typically not reportable due to the compilation of knowledge which results from extensive practice in a domain of problem solving activity. This is also a problem of modeling knowledge, which has been described as not a problem of accessing and translating what is known, but the familiar scientific and engineering problem of formalizing models for the first time. And this formalization process is especially difficult for knowledge engineers who are often faced with the difficult task of creating a knowledge model of a domain unfamiliar to them. In this paper, we propose an automated knowledge acquisition tool which is based on an implementation of the Inferential Modeling Technique. The Inferential Modeling Technique is derived from the Inferential Model which is a domain-independent categorization of knowledge types and inferences [Chan 1992]. The model can serve as a template of the types of knowledge in a knowledge model of any domain.
본 연구의 목적은 고등학생을 대상으로 대기와 물의 순환 개념에 대해 과제 상황(과학적 상황과 일상적 상황)에 따른 지식의 출처와 응답에 상황 의존성이 나타나는지 알아보는 것이다. 또한 이러한 상황 의존성과 학습자의 인지 양식과의 관계를 밝히는 것이다. 이를 위해 고등학생 115명을 대상으로 본 연구에서 개발된 과제 상황에 따른 지구과학적 문제 해결 검사지와 인지 양식 검사지(GEFT)가 사용되었다. 지구과학적 문제해결 검사 문항은 동일한 개념에 대해 과학적 상황 10문항, 일상적 상황 10문항으로 총 10쌍의 문항으로 구성되어 있으며 모든 검사 문항은 지식의 출처를 선택하는 하위문항을 포함하고 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 상황에 따른 학생들의 지식의 출처는 상황에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 즉, 과학적 상황과 관련된 문항에서는 ‘학교에서 과학수업시간’을 그리고 일상적 상황과 관련된 문항에서는 ‘일상생활에서의 경험이 주된 지식의 출처였다. 둘째, 과제 상황에 따른 응답의 일관성을 알아보기 위해 각 상황에서 일치하는 응답 수를 일치 점수로 나타내어 비교한 결과, 불일치 점수가 일치 점수에 비해 유의미하게 높았다(p<.01). 따라서 과제 상황에 따른 응답은 일관성 없으며 상황 의존적임을 알 수 있었다. 셋째, 장의존형 학생은 장독립형 학생에 비해 일치 점수가 낮음을 보였는데 이는 인지 양식에 따라 상황의존성에 차이가 있음을 시사한다.
A knowledge portal is an integrated gateway for accessing relevant knowledge, collaborating and communicating with other users, and also linking internal applications which is becoming crucial in the age of information abundance. Research and development is a typical knowledge-intensive activity. However, knowledge management support in R&D has been minimal in most research organizations. In this paper, a knowledge portal is designed to support team-based researches in science and technology for searching and browsing knowledge, and also communicating with other team members, coordinating research project and collaborating with other researchers. Automating knowledge acquisition from various knowledge sources, knowledge categorization by applying text categorization method, and knowledge recommendation can help to relieve management effort and increase the efficiency of knowledge management processes. A prototype system based on the suggested model is also presented.
A nutrition education program for teachers and caregivers of the preschool children can be most effective when it is based on a comprehensive needs assessment dealing with sociodemographic factors, dietary habits, and nutrition. The purpose of the present study was to investigate current dietary habits and nutrition knowledge of the teachers and caregivers of the day-care centers. Two hundred forty two teachers and caregivers were administered a questionnaire which was designed to ascertain informations on sociodemographic data, dietary habits and nutrition knowledge. Dietary habits of the teachers were found to be significantly different by sociodemographic variables; breakfast skipping/meal irregularities (age, p=0.011); frequency of snacking (education level p=0.031); preference for salty taste(age, p = 0.000, marital status p=0.038); preference for sweet tarte (age p=0.009); preference for vegetables (income level p=0.050); frequency of eating out (age p=0.028, marital status p=0.001); frequency of coffee drinking (age p=0.019). Daycare center teachers' nutrition knowledge level was found to be less than adequate expecially on nutrients that are liable to be deficient in young growing children and their food sources. Proportions of the teachers who answered correctly to the questions on foods rich in vitamin A, iron content of milk, bioavailability of calcium in plant foods were as low as 20.2%-54.5%. The most frequently used sources of nutrition information were mass media such as TV, radio, newspaper and magazines. Only 2.9% of the subjects reported that they obtain nutrition information from health professionals such as nutritionists/dietitians, physicians, and nurses. These findings are applicable at the planning and implementation stages of various nutrition programs for the improvement of dietary habits and nutrition knowledge of the teachers and caregivers of the daycare centers. Further studies are needed to investigate the effects of teachers' dietary of habits and nutrition knowledge on food habits of young growing children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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