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Running diploma thesis:
Email-basierte Expertensuche für Helpdesks
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Supervisor(s)
Student
Likely to be finished
2009-02
Formalia
- Targeted audience
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- DAI Hauptstudium: Bereich "E"
- Preconditions
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- 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

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:
- Aufarbeitung der Literatur
- Analyse der Demo-Daten
- Entwurf, Anwendung und Evaluation eines geeigneten Verfahrens zur Expertensuche
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
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Ingo Frommholz; Norbert Fuhr (2006).
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KI-Methoden zur Email-Archivierung -- Technologische Studie zum "Inbox-Szenario".
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