Usefulness of mining methods in knowledge source analysis in the construction industry

• Autorzy: Gajzler M.

Identyfikatory

DOI

10.1515/ace-2015-0056

Warianty tytułu

PL

Użyteczność metod miningowych w analizie źródeł wiedzy w budownictwie

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The mining methods are classified as the methods of data analysis and the knowledge acquisition and they are derived from the methods of "Knowledge Discovery". Within the scope of these methods, there are two main variants associated with a form of data, i.e.: "data" and "text mining". The author of the paper tries to find an answer to a question about helpfulness and usefulness of these methods for the purpose of knowledge acquisition in the construction industry. The very process of knowledge acquisition is essential in terms of the systems and tools operating based on knowledge. Nowadays, they are the basis for the tools which support the decision-making processes. The paper presents three cases studies. The mining methods have been applied to practical problems - the selection of an adhesive mortar coupled with alternative solutions, analysis of residential real estate locations under construction by a developer company as well as support of technical management of a building facility with a large floor area.

PL

Metody miningowe są klasyfikowane jako metody akwizycji wiedzy wywodzące się z metod „knowledge discovery”. W zakresie tych metod występują odmiany: data oraz text mining. Artykuł staje przed próbą odpowiedzi na pytanie o ich użyteczność na potrzeby akwizycji wiedzy w budownictwie. Proces akwizycji wiedzy jest nieodzowny w aspekcie operowania systemami i narzędziami bazującymi na wiedzy. Stanowią one aktualnie podstawę narzędzi wspomagających podejmowanie decyzji. Sformułowane w oparciu o analizę przypadków wnioski wskazują na przydatność tych technik, jednocześnie definiując pewne ograniczenia związane z ich stosowaniem. Elementem wniosków są metody redukcji ograniczeń, m.in. poprzez stosowanie podejścia hybrydowego w procesie akwizycji wiedzy. Przydatność metod analizy miningowej scharakteryzowano na trzech zagadnieniach: pierwsze dotyczy wyboru materiału budowlanego – zaprawy klejowej o wysokich właściwościach technicznych, a także znalezienia materiału alternatywnego. Drugie z zagadnień dotyczy problematyki wyboru lokalizacji kolejnych inwestycji mieszkaniowych przez przedsiębiorstwo deweloperskie na podstawie danych wynikających z wcześniejszych doświadczeń – lokalizacji, realizacji i sprzedaży nieruchomości mieszkaniowych. Trzecie zagadnienie dotyczy pozyskiwania wiedzy o zdarzeniach incydentalnych obiektach magazynowych aspekcie zarządzania technicznego.

Słowa kluczowe

EN

data mining; text mining; knowledge; construction industry; decision-making support; technological decision; localization problem

PL

przeszukiwanie zbioru danych; przeszukiwanie tekstu; wiedza; budownictwo; wspomaganie podejmowania decyzji; decyzja technologiczna; zagadnienie lokalizacji

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 62, nr 1
• Strony: 127--142
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Gajzler M.

• Poznan University of Technology, Institute of Structural Engineering, Poznan, Poland

Bibliografia

• 1. Bagočius, V Zavadskas, K. E., Turskis, Z., Selecting a location for a liquefied natural gas terminal in the Eastern Baltic Sea, Transport, Vol. 29, Issue 1, p. 69-74, 2014
• 2. Berry M., Linoff G., Data mining techniques for marketing, sales and customer support. Wiley, New York, 1997
• 3. Braun, A. Tuttas, S. Borrmann, A. Stilla, U., A concept for automated construction progress monitoring using BIM-based geometric constraints and photogrammetric point clouds. Journal of Information Technology in Construction, Vol. 20, p. 68-79, 2015
• 4. Brown, C.B.Elms, D.G. Engineering decisions: Information, knowledge and understanding. Structural safety, Vol. 52, Issue PA, p. 66-77, 2015
• 5. Davenport T. H., Prusak L., Working Knowledge, Harvard Business School Press, Boston MA, 1998
• 6. Gajzler, M. Text and data mining techniques in aspect of knowledge acquisition for decision support system in construction industry. Technological and Economic Development of Economy (2/2010), p. 219 – 232, 2010
• 7. Gajzler, M. The idea of knowledge supplementation and explanation using neural networks to support decisions in construction engineering. Procedia Engineering, Vol. 57, p. 302-309, 2013
• 8. Gajzler, M. The support of building management in the aspect of technical maintenance. Procedia Engineering, Vol. 54, p. 615-624, 2013
• 9. Gajzler, M. Zagadnienie wyboru lokalizacji z wykorzystaniem metodyk data mining. Budownictwo i Inżynieria Środowiska, Vol. 2, No. 3, p. 253 – 261, 2011
• 10. Gajzler, M. Analysis of knowledge sources and processing in the construction area. Technical Transactions, Y. 111, Issue 1B, p.137-144, 2014
• 11. Grabowski, M., Zając, A., Dane, informacja, wiedza – próba definicji. Zeszyty Naukowe/Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, no. 798, p. 99-116, 2009
• 12. Huo, Z.-G. Zhou, Z.-G. Approaches to multiple attribute decision making with hesitant fuzzy uncertain linguistic information. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol. 28, Issue 3, p. 991-998, 2015
• 13. Książek, M.V., Nowak, P.O., Kivrak, S., Rosłon, J.H., Ustinovichius, L., Computer-aided decision-making in construction project development. Journal of civil engineering and management, Vol. 21, Issue 2, p. 248-259, 2015
• 14. Monghasemi, S., Nikoo, M.R., Khaksar Fasaee, M.A., Adamowski, J. A., Novel multi criteria decision making model for optimizing time-cost-quality trade-off problems in construction projects. Expert systems with applications, Vol. 42, Issue 6, p. 3089-3104, 2015
• 15. Shu-Hsien Liao, Pei-Hui Chu, Pei-Yuan Hsiao, Data mining techniques and applications – A decade review from 2000 to 2011. Expert systems with applications, Vol. 39, Issue 12, p. 11303–11311, 2012

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.