Automatsko klasificiranje i usmjeravanje elektroničke pošte u telekomunikacijskoj industriji

diplomski rad

• Naslov (engleski): Automatic classification and routing of electronic mail in telecommunications industry
• Autor: Josip Džaja
• Mentor: Boris Vrdoljak (mentor)
• Član povjerenstva: Boris Vrdoljak (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Igor Mekterović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Fertalj (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Korisnička podrška jedna je od ključnih stavki poslovanja telekomunikacijskih operatora. Značajan postotak komunikacije s korisnikom odvija se putem elektroničke pošte i taj postotak raste. Da bi se održala ili poboljšala kvaliteta usluge tim medijem, potrebno je tragati za modernim rješenjima. Osnovni cilj rada je predložiti modele za automatsku klasifikaciju i usmjeravanje elektroničke pošte u svrhu poboljšanja procesa obrade elektroničke pošte. U radu su opisane korištene tehnologije i algoritmi. Za klasifikaciju i usmjeravanje korišteni su algoritmi scikit-learn knjižnice: algoritam slučajnih šuma, stroj potpornih vektora, neuronske mreže i naivni Bayesov klasifikator. Prezentirani su rezultati pojedinih klasifikatora te je statističkom provjerom predložen onaj najbolji.

Sažetak (engleski)

Customer support is one of the key business factors of telecommunications operators. A significant percentage of communication with customers takes place via electronic mail, and that percentage continues to grow. In order to maintain or improve the quality of service with this media, it is necessary to search for modern solutions. The main goal of the thesis is to propose models for automatic classifications and routing of electronic mail in order to improve the electronic mail processing. This thesis describes the technologies and algorithms used. For classification and routing, the algorithms of the scikit-learn library were used: random forests algorithm, support vector machine, neural networks and naive Bayes classifier.The results of the individual classifiers have been presented and the best one is proposed by statistical assessment.

• Ključne riječi: algoritam slučajnih šuma; elektronička pošta; korisnička podrška; klasifikacija; neuronske mreže; stroj potpornih vektora; telekomunikacijska industrija; usmjeravanje
• Ključne riječi (engleski): classification; customer support; electronic mail; neural networks; random forest; routing; support vector machine; telecommunication industry
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:504852
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-01-07 17:46:49