search query: @instructor Syrjänen, Markku / total: 8
reference: 1 / 8
« previous | next »
Author:Grenman, Teddy
Title:Using machine learning in user complaint handling
Koneoppimisen menetelmien käyttö käyttäjäilmiantojen käsittelyssä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:[8] + 64      Language:   eng
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Main subject:Ohjelmistotekniikka   (T-106)
Supervisor:Tarhio, Jorma
Instructor:Syrjänen, Markku
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  185   | Archive
Keywords:machine learning
automated customer care
customer complaint handling
random forest
classification
koneoppiminen
automaattinen asiakaspalvelu
ilmiantojen käsittely
random forest-menetelmä
luokittelu
Abstract (eng): Automation in customer service is an attractive approach when attempting to improve customer experience while simultaneously saving personnel costs.
Unfortunately, no general solution exists.
Customer service departments need to research and develop methods individually.

This thesis explores machine learning methods to predict administrative and customer service actions for user generated reports of misconduct or bad content.
First we form a feature model based on report local knowledge and image related properties with associated metadata.
We then apply Random Forest and Naíve Bayesian classifiers on real data from IRC-Galleria, a Finnish social media service.

Experiment results clearly indicate the presented model and feature dimensions insufficient for automated handling.
We can, however, use the results to improve user interfaces of customer service tools for both the provider and the customer.
Also, the results may guide in rule and policy making.
Abstract (fin): Automaation lisääminen asiakaspalvelussa on houkutteleva ratkaisu, kun yritetään parantaa asiakaskokemusta ja samanaikaisesti säästää henkilöstökuluissa.
Valitettavasti mitään valmista yleistä ratkaisua ei löydy.
Asiakaspalveluorganisaatiot joutuvat itsenäisesti, kukin tarpeittensa mukaan, sekä tutkimaan että kehittämään menetelmänsä.

Tässä työssä tutkimme koneoppimisen menetelmien soveltuvuutta palveluylläpidon sekä asiakaspalvelun toimenpiteitten oppimiseksi tilanteissa joissa asiakkaat ilmiantavat sääntöjen vastaisen toiminnan tai muutoin epäilyttävän materiaalin.
Aluksi muodostamme ominaisuusmallin pohjautuen ilmiantojen paikalliseen tietoon sekä kuvien ominaispiirteisiin ja metadataan.
Tämän jälkeen käytämme Random Forest -pohjaista ja naiivia Bayesilaista luokittelijaa sosiaalisen median palvelu IRC-Galleriasta louhittuihin oikeisiin esimerkkeihin.

Koetuloksien pohjalta voidaan selvästi todeta, etteivät esitetty malli sekä ominaisuusmäärittely ole riittäviä automaattiseen ilmiantojen käsittelyyn.
Voimme kuitenkin todeta, että tuloksia voidaan hyödyntää asiakaspalvelun työkalujen käyttöliittymäkehityksessä asiakasrajapinnan molemmin puolin.
Edelleen, voimme hyödyntää tuloksia niin käyttösääntöjen kuin ylläpitolinjausten laadinnassa.
ED:2010-08-23
INSSI record number: 40227
+ add basket
« previous | next »
INSSI