General Motors
BP
Ford Motor Company
AstraZeneca
DaimlerChrysler
CNN
General Electric
US Senate
Credit Suisse First Boston
Volkswagen
Siemens
Philip Morris
Bloomberg
Verizon
AT&T
Britvic Softdrinks
FIAT
US Department of Commerce
Nestle
Philips
HP
General Dynamics
Hewlett Packard
ABN Amro
Philips
UBS Warburg
3
Merrill Lynch
Ericsson
New York Stock Exchange
The Economist
France Telecom
Boeing
Philips
Lafarge
3
US Department of Defense
T-Mobile
Safeway
People's Republic of China's
US State Department
Ministry of Agriculture
Nordea
Tesco
Pfizer
Philips
BP
The Coca Cola Company
Hewlett Packard
ABN Amro
Swiss Army
Sybase
Sprint
New York Life Insurance
Credit Lyonnais
AstraZeneca
Canon USA
Nestle
Novell
Ericsson
US State Department
EDS
Philip Morris International
Royal & SunAlliance
Novartis
Vodafone Omnitel
Credit Lyonnais
General Motors
Sun Microsystems
3
BBC
General Motors
British American Tobacco
Norsk Hydro
AstraZeneca
Pfizer
Skanska
BAE Systems
Kodak
The Royal Mail Group
Henkel
Bank of Montreal
Danske Bank
BMW
US State Department
Kronos Corporation
Fujitsu Technology Services
AstraZeneca
Zurich Financial Services
Halliburton
Henkel
BBC
Blue Cross/Blue Shield of Massachusetts
T-Mobile
Channel 4 Corporation
VHA
Burges Salmon
Motorola
Sun Microsystems
British Telecom
Ferrari
Deloitte & Touche
Siemens
PA Consulting
BP
US Army
UK Department of Trade & Industry
AstraZeneca
EMC Corporation
US Department of Commerce
Lloyds
Encana Corporation
IEEE
AstraZeneca
Hewitt Associates LLC
Danske Bank
Nestle
HEALTHvision
Paramount
Lexmark
US Department of Defense
JD Edwards
Ingersoll-Rand
PricewaterhouseCoopers
Vodafone Omnitel
Nomura
US State Department
Reed Elsevier
Dow Chemical Company
General Motors
Siemens Power Generation
Texas Instruments
Forrester Research
McData
UK Department of Trade & Industry
Wall Street Journal
AstraZeneca
Lloyds
NASA
SCA
AT&T
Reuters
ITN
IBM NICA
Forbes.com
Siemens
3
Nissan North America, Inc.
Lloyds
General Electric
Toyota Motor
The McGraw-Hill Companies
Nestle
Macmillan Publishing
Fox Sports
Society of Petroleum Engineers
US Department of Energy
European Commission
New York Life Insurance
Ingersoll-Rand
Telecom Italia
Harrah's
Nestle
AXA
Lloyds
Sybase
Sun Microsystems
Napster
Oracle
Compuware
Olympus
Ericsson
ARM
Taylor & Francis
Federal Express
Nissan Motor
Milward Brown Precis
Federal Government of Canada
3
UK Home Office
HM Revenue & Customs
3
Harvard Business School
Britvic Softdrinks
MOL
Macmillan Publishing
Allianz Life Insurance Co
Swiss Army
Parliament of Singapore
Royal & SunAlliance
VMS
MOL
Singapore Police Force
Sony Music
BBC
GSA Advantage!
Kaiser Permanente
Stanford Business School
Johns Hopkins
US Department of Defense
Wachovia
Standard Life Insurance
Raytheon
Commerzbank
Allstate Insurance
State of Washington
AstraZeneca
Napa Valley County
Texas Department of Transportation
American HomePatient
TIBCO
Hewlett Packard
Sharper Image
Xerox
General Motors
The McGraw-Hill Companies
America Online
UK Department of Trade & Industry
3
Lockheed Northrop Grumman
HM Revenue & Customs
Dow Chemical Company
Philips
BP
Draeger Medical
Sutter Health
Kenyan AIDS Clinic
AT&T
University of Washington
Sun Microsystems
State of Minnesota
World Wildlife Fund
Autonomy Group Customers
 
管理系
ユーザインタフェース
エンタープライズサーチ
分析&タクソノミ
コラボレーション&パーソナライゼーション

Functionality 自動カテゴライズ/タクソノミ生成(英語) | 自動クラスタリング | アイデアクラウド
概要
関連イベント
導入事例
関連資料
関連ニュース

自動クラスタリング

自動クラスタリング機能を活用することで、企業は大量のドキュメントやユーザプロファイルも分析することが可能になり、内在するテーマや情報クラスタを自動的に識別できます。

IDOLはEメール、電話、インスタントメッセージでやり取りされる非構造化コンテンツもクラスタリングします。数量的クラスタリングなどの最先端の発見的手法を使用して、コンセプトのグループ化を行います。この機能はさまざまな使い方が可能です。たとえば「ホットな話題(What’s Hot)」機能は組織内の情報資産から最新のトピックを自動的に発見します。あるいは、「ニュース速報(Breaking News)」機能は新しい情報領域や個別の関心領域をリアルタイムでユーザにアラートします。

主なメリット

ナレッジベースの迅速かつ高度な可視化
ナレッジ格差の回避
情報内容の変化への迅速な対応
情報の動向やテーマの識別を自動化
組織内における情報の流れを最適化

クラスタの可視化

IDOLは直感的に使用できる3つのJavaベースのユーザインタフェースを提供し、クラスタを可視化します。

スペクトログラフ

連続した時間枠でのクラスタと一連のデータ間の関係を表示するユーザインタフェースです。クラスタは、JSPベースのスペクトログラフとして表示されます。このグラフでは、x-軸がある一定時間内での情報を示し、y-軸がナレッジベース内で定義されたコンセプトの範囲を表しています。

コミュニケーション状況の自動クラスタリングをスペクトログラフで見える化
コミュニケーション状況の自動クラスタリングをスペクトログラフで見える化

2Dと3Dクラスタマップ

2Dと3Dクラスタマップはクラスタ間の概念的な類似点と相違点の識別に活用します。

2Dクラスタマップ
2Dクラスタマップ
3Dクラスタマップ
3Dクラスタマップ

今後開催されるイベントのページです。詳細は こちら もご覧ください。

IDOLサーバ 7 による 自動ハイパーリンキング

一部の導入事例をご紹介しています。より詳細は、 http://publications.autonomy.com/ をご覧ください。

IDOLサーバ 7 による 自動ハイパーリンキング

Functionality 自動カテゴライズ/タクソノミ生成(英語) | 自動クラスタリング | アイデアクラウド
その他のご案内

テクノロジー
機能
製品
ソリューション
サービス
導入実績
パートナーとOEM
ニュース & イベント
企業情報