Supervisor(s)

Student

Finished

2009-02

Formalia

Targeted audience
  • DAI Hauptstudium: Bereich "E"
Preconditions
  • Fähigkeit im Lesen und Verstehen englischer wissenschaftlicher Publikationen (notwendig)
  • Fähigkeit und Interesse, sich in neue theoretische und praktische Aspekte einzuarbeiten
  • Vorlesung Data Mining oder Information Retrieval (notwendig)
  • Erfahrung in der Programmierung mit Java (absolut notwendig)

Task description

Anreicherung von eingehenden Emails mittels Kategorisierung und Informationsextraktion

In Untermehmensprozessen nehmen Emails eine wichtige Rolle ein, weswegen wir uns in dieser Diplomarbeit mit dem so genannten Inbox-Szenario [Frommholz/Fuhr:06b] in einem Helpdesk beschäftigen wollen. Im Inbox-Szenario werden eingehene Emails und deren weitere Verarbeitung betrachtet. Eine Aufgabe im Helpdesk-Szenario ist nun, einen geeigneten Experten für das per Email eintreffende Ticket zu finden. Das System kann z.B. 3-5 Experten vorschlagen, von denen dann einer manuell ausgewählt wird. Eine automatisierte Suche soll dabei auf Basis der Expertenprofile geeignete Kandidaten finden. Ein derartiges Expertenprofil kann neben der Themengebiete, für das der Experte entsprechendes Wissen verfügt, auch andere Komponenten wie dessen Verfügbarkeit enthalten. Zur Entwicklung des Expertenprofils kann neben älteren Supportanfragen und deren Diskussion auch Kontextinformation wie z.B. die Verknüpfung von Personen zu Firmen benutzt werden.

Die Diplomarbeit umfasst daher folgende Schritte:

Die Diplomarbeit wird in Zusammenarbeit mit der d.velop AG durchgeführt werden. d.velop wird Demo-Firmendaten und Emails zur Verfügung stellen, beim Aufbau einer Ontologie und bei der Definition von beispielhaften wissensintensiven Aufgaben behilflich sein.

Literature

Ingo Frommholz; Norbert Fuhr (2006).
KI-Methoden zur Email-Archivierung -- Technologische Studie zum "Inbox-Szenario".