Entwicklung einer recommender-Komponente für lessons learned-Einträge im Rahmen einer Anwendung zur Qualitätssicherung

Thema:
Entwicklung einer recommender-Komponente für lessons learned-Einträge im Rahmen einer Anwendung zur Qualitätssicherung
Art:
MA
Betreuer:
Christian Wolff
Student:
Laurin Schnell
Professor:
Christian Wolff
Status:
in Bearbeitung
Stichworte:
Recommender System, Qualitätskontrolle, lessons learned, Wissensmanagement, SharePoint, machine learning, Evaluation, tools
angelegt:
2018-11-12
Beginn:
2018-11-12
Anmeldung:
2018-11-12
Ende:
2018-04-12

Hintergrund

Die Continental Automotive GmbH treibt momentan ein Projekt zur Entwicklung eines Recommender-Systems für das bestehende Lessons Learned-Tool voran.

Zielsetzung der Arbeit

Ziel ist die Entwicklung eines Konzepts für ein Recommender-System als Vorlage für die finale Umsetzung in einer mobile Quality-App sowie im bestehenden Lessons Learned Web-Tool. Das Konzept soll im Rahmen von Nutzerbewertungen über die Relevanz der vorgeschlagenen Lessons Learned evaluiert werden.

Konkrete Aufgaben

Analyse Gegenstandsbereich, Literaturrecherche, Entwicklung eines Recommender-System-Konzepts (im Rahmen von internen Corporate Identity- und Betriebsrat-Guidelines), Evaluation des Konzepts im Rahmen von Nutzerbefragungen.

Erwartete Vorkenntnisse

Erwartete Vorkenntnisse Lessons Learned, Grundlagen Recommender-Systeme

Weiterführende Quellen

Jannach, D., Zanker, M., Felfernig, A., & Freidrich, G. (2008). Recommender Systems An Introduction. Cambridge University Press.

arbeiten/recommender-komponente_fuer_lessons_learned-eintraege.txt · Zuletzt geändert: 12.11.2018 10:59 von Christian Wolff
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