Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Clustering Algorithm Based on Minimum Spanning Tree with E-learning Applications Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Personalized Resource Recommendation for Staff Training in Complaint Management Systems

verfasst von : Li Guangjie, Ling Junmin, Shengguang Meng, Liao Yumin

Erschienen in: Current Developments in Web Based Learning

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In this paper, a personalized resource recommendation method is proposed for staff training in complaint management systems. Historical processing logs are extracted to form a complaint space. Complaint processing skills of staff members are assessed in terms of quantity, efficiency and quality on various topics. Similar staff members are clustered according to their behavioral characteristics. A resource recommendation algorithm is proposed to recommend complaint processing records from highly skilled colleagues in the cluster for the staff member to learn. Preliminary experiment results show good performance of the proposed method.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A Density-Based Clustering Algorithm with Educational Applications
Nächstes Kapitel Social Network Application Development Based on Cloud Computing for Web-based Learning
Literatur
1.
Hunt, R.A., Killen, C.P., Bosch, V.G., Enriquez, F.T.: TQM and QFD: exploiting a customer complaint management system. Int. J. Qual. Reliab. Manage. 22(1), 30–37 (2005)CrossRef
2.
Xie, H., Li, Q., Mao, X., Li, X., Cai, Y., Rao, Y.: Community-aware user profile enrichment in folksonomy. Neural Netw. 58, 111–121 (2014)CrossRef
3.
Kim, H., Chan, P.K.: Learning implicit user interest hierarchy for context in personalization. Appl. Intell. 28(2), 153–166 (2008)CrossRef
4.
Zou, D., Xie, H., Li, Q., Wang, F.L., Chen, W.: The load-based learner profile for incidental word learning task generation. In: Popescu, E., Lau, R.W., Pata, K., Leung, H., Laanpere, M. (eds.) ICWL 2014. LNCS, vol. 8613, pp. 190–200. Springer, Heidelberg (2014)
5.
Adomavicius, G., Tuzhilin, A.: Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 17(6), 734–749 (2005)CrossRef
6.
Xie, H., Li, Q., Cai, Y.: Community-aware resource profiling for personalized search in folksonomy. J. Comput. Sci. Technol. 27(3), 599–610 (2012)CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Personalized Resource Recommendation for Staff Training in Complaint Management Systems
verfasst von
Li Guangjie
Ling Junmin
Shengguang Meng
Liao Yumin
Copyright-Jahr
2016
Buch
Current Developments in Web Based Learning

Print ISBN: 978-3-319-32864-5

Electronic ISBN: 978-3-319-32865-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-32865-2_14