Help Desk. Tobias Riedle. Universität Ulm. Proseminar: Text-Mining, SS 2005

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1 Help Desk Tobias Riedle Universität Ulm Proseminar: Text-Mining, SS 2005 Zusammenfassung Diese Ausarbeitung befasst sich mit Textmining Technologien in Help Desk Systemen. Zunächst wird die grundlegende Entwicklung von Help Desk Systemen sowie deren Funktionalität und Zielsetzung beschrieben. Anschließen wird näher auf Help Desk Systeme eingegangen, die mit Text arbeiten. Es werden verschiedene Methoden vorgestellt, grundlegende Problemstellungen zu lösen, so dass manuelle Hilfe zumindest zu Beginn des Prozesses nicht notwenig ist. Am Ende werden noch einige Beispiele von bereits etablierten Systemen vorgestellt. 20. Juni 2005

2 Help Desk Seite 2 von 11 Inhaltsverzeichnis 1. Die Entwicklung von Support Services 2. Funktionen des Help Desks 3. Ziele des Help Desks 4. Der Call Handling Prozess 5. Textmining Technologien beim Help Desk 5.1. Das Problem 5.2. Clustering-basierend 5.3. Scoring-basierend 6. System Entwicklung (Beispiele) Literatur

3 Help Desk Seite 3 von Die Entwicklung von Support Services Anfangs hatten nur Programmierer und Computer Anwender die Möglichkeit auf Computer zuzugreifen. Diese lieferten dann Berichte an die äußere Welt. Wenn es Probleme gab, bestimmten Hardware Ingenieure die Chips, die Änderungen benötigten oder Software Ingenieure korrigierten die Fehler im Programm-Code. Als sich der Gebrauch von Computern in der Gesellschaft weiterentwickelte, stieg die Anzahl der Leute, die bei Ihrem Arbeitsablauf Computer benötigten. Immer mehr Leute besaßen ein Terminal auf Ihrem Schreibtisch und griffen damit auf Computerressourcen zu. Dadurch wuchs die Inanspruchnahme der Personen, die sich damit auskannten. Immer mehr technische Experten bekamen neben Ihrem normalen Job die Aufgabe, andere User zu unterstützen. Mit der Einführung des Desktop Personal Computing und der wachsenden Rate von Office Software Produkten und computerbasierenden Datenbanken, kamen so genannte Super User oder Expert User in Mode. Expert User waren Leute, die offiziell anderen Leuten bei Problemen helfen konnten. Jedoch war dieser Support immer noch ohne ein formales System oder Training und als Zusatz zu ihrem täglichen Job. Als sich die Komplexität und Reichweite von Computern und deren Anwendungen zum typischen Geschäftsbetrieb hin ausbreitete, wuchsen die Anforderungen an die Expert User immer weiter, so dass deren Funktion langsam zu einem Full-Time Job überging. Da die Bereitstellung von Support immer wichtiger für die Durchführung von Geschäftsprozessen wurde, wurde das Konzept des Help Desks entwickelt und realisiert. 2. Die Funktionen des Help Desks Das Konzept des Help Desks ist es, ein geeignetes System zur Bereitstellung von Support Services für Kunden anzubieten. Help Desks befinden sich innerhalb von Organisationen, um deren Angestellten IT oder anderen technischen Support zur Verfügung zu stellen, oder sie bieten Support für Geschäftskunden. Alternativ kann ein Unternehmen die Bereitstellung von Help Desk Services für eine dritte Partei ausschreiben. Wie unterscheidet sich Help Desk von früheren Support Service Modellen? - Gut angekündigter und klar erkennbarer point-of-access für Kunden (Telefonnummer, , Kontakt, Website) - Dokumentierte Ziele, Abruf-Management Prozeduren, Service Standards für Kunden und Qualitätssicherung - Professioneller Support und ausgebildetes Personal im Bereich der benötigten Kompetenzen - Die Verwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) um Support Anfragen zu bearbeiten.

4 Help Desk Seite 4 von Ziele des Help Desks Das Ziel des Help Desks ist es, die Leistungen der Kunden auf höchst möglichen Level mit geeigneten Technologien zu unterstützen. Dieses Ziel erreicht man durch spezielle Sachverhalte, wie: - Anbieten EINER Haupt-Kontaktierungsstelle für alle Kundenbedürfnisse - Anbieten technischer Assistenz - Anbieten von Informationen und Hilfestellung an Kunden - schnellen, zuverlässigen und beständigen Support - Vermeiden erneut auftretender Probleme Diese Standards werden unterstützt von: - Professionalität und hervorragende Leistung des Help Desk Personals - effektiver Nutzung von Dokumentation und Verfahren um den Support Prozess zu managen - effektiver Nutzung von Technologie im angebotenen Support - festgelegte Prozeduren um die Qualität und die Kundenzufriedenheit im Call Handling Prozess zu sichern 4. Der Call Handling Prozess Die Kernaktivität der Hilfe ist der Support Call : Ein Call kann eine persönliche Anfrage sein, ein Telefongespräch, ein Fax, eine , usw. Der folgende Prozess stellt kurz einige Schritte des Support Calls dar. Ein strukturierter Prozess kann die Basis eines Service Level Agreements zwischen dem Help Desk Provider und dem Kunden sein, in dem die Standards abgemacht werden, in denen der Service angeboten und erfasst wird. 1. Der Kunde nennt sein Problem 2. Der Help Desk Berater notiert die Anfrage oder die Daten werden von einem Call Handling System erfasst. 3. Die Anfrage bekommt eine Referenz- (oder Log- oder Ticket-) Nummer. 4. Eine Bestätigung der Anfrage wird zurück an den Kunden gesandt, entweder verbal oder per 5. Der Help Desk Berater antwortet entweder durch Lösen des Problems, anschließender Erfassung des Ergebnisses und schließen der Anfrage oder er leitet die Problemstellung weiter. 6. Ist das Problem weitergeleitet, hat nun die Person, die die Anfrage übernommen hat die Verantwortung es zu lösen, die Lösung zu erfassen und die Anfrage zu schließen. 7. Der Help Desk Berater verifiziert zusammen mit dem Kunden ob die Bearbeitung unter gegenseitiger Zufriedenstellung erfolgte. 8. Die Anfrage wird geschlossen und das Protokoll aktualisiert 9. Ein anschließender Anruf zur Verbesserung der Kundenbeziehung folgt des Öfteren und wird von immer mehr Kunden erwartet.

5 Help Desk Seite 5 von Textmining Technologien beim Help Desk Vorraussetzung: Man betrachtet ein Portfolio an Textdokumenten von Kunden- Berater Szenarios Das Problem Nicht jeder User eines Produkts stellt dieselben Problemstellungen an den Help Desk. Jedoch kann erwartet werden, dass die meisten Problemberichte bei vielen Usern mit derselben Erfahrung Wiederholungen sind, die auf dieselbe Art und Weise gelöst werden müssen, wie bereits geschlossene Anfragen. Manche der entsprechenden Dokumente sind sehr genau, fast direkt auf eine Problemstellung und Lösung passend. Andere, wie z.b. von Call Centern hingegen, sind komplette Protokolle von Kunden und Service repräsentativen Diskussionen. In diesem Fall enthalten die Dokumente viel Text, der nichts mit der eigentlichen Problemlösung zu tun hat. Der zentrale Zweck dieser Dokumente ist es lediglich, Kundeninteraktionen mit Service Repräsentanten aufzuzeichnen. Als Ergebnis bekommt man eine Datenbank voller ungeordneter Dokumente, die redundante und kaum organisierte Daten enthält. Das Problem ist nun, die Datenbank in eine präzise Menge zusammengefasster Berichte und Model Cases zu transformieren, die besser geeignet für die Suche nach Problemlösungen sind Clustering-basierend DasHerz der Clustering-basierenden Lösung ist die Verwendung von Dokument- Clustering Methoden. Im Idealfall würden wir gerne die Größe der Datenbank durch Eliminierung redundanter Dokumente reduzieren und die verbleibenden Dokumente zusammenfassen. Um die redundanten Dokumente zu entfernen werden hochdimensionierte Clustering Techniken benötigt. Um die verbleibenden Dokumente zu bereinigen müssen sowohl die Merkmals Extraktion als auch multidocument Summarization berücksichtigt werden. Clustering Algorithmen wandeln Dokumente in einen transformierten Zustand. Dort werden die Dokumente durch eine Kollektion von Begriffen repräsentiert. Folglich ist der erste Schritt die Transformation der Dokumente in Vektoren. Der Clustering Prozess teilt dann die Menge der Dokumente in einander ähnliche Gruppen ein. Er selbst verringert die Anzahl der Dokumente nicht. Die Dokumente bleiben auch unverändert, nur sind Sie jetzt gruppiert. Um nun die Redundanz zu eliminieren ist der letzte Schritt, Exemplare aus jedem Cluster auszuwählen und eine Gruppe von zusammengefassten Dokumenten zu erstellen. Diese Exemplare und Zusammenfassungen sind die Model Cases. Documents from Help Desk Generate Vectors Cluster the Vectors Find Exemplars Multidocument Summarization Model Cases

6 Help Desk Seite 6 von Vektorgenerierung Zu Beginn muss das System eine Message erhalten, anschließend wird sie in einen Text-Vektor transformiert. Die Menge der Textvektoren, die die Messages repräsentieren, wird als Input für den Clustering-Algorithmus verwendet um anschließend die am besten passenden Cluster zu finden und die Resultate dem User zu liefern. Um einen Wortvektor zu generieren wird der Text in individuelle Wörter organisiert. Man beginng mit der Filterung hoch-frequenter Wörter, die auch als Stopwords bekannt sind. Dies erreicht man unter Verwendung eines Stopword Dictionary. Anschließend wird Word Stemming durchgeführt um die Wordstämme zu erhalten, mit dem Ziel, die Größe des Vektors zu reduzieren. Dann wird eine ebenfalls dictionary-based Spell Checking Technik verwendet das heißt es wird ein Referenz- Dictionary verwendet, das alle möglichen gültigen Wörter in allen grammatischen Formen einschließt. Wenn ein Eintrag im Text nicht in dem Lexikon gefunden werden kann, so gilt er als ungültig und wird ebenfalls gelöscht. Jetzt wird jede Instanz der verwendeten Wörter noch gezählt und im Vektor repräsentiert. Oftmals werden noch Vektor-reduzierungs Techniken angewand, da die Vektoren sehr groß sein können Clustering Die Wortvektoren werden unter Verwendung des K-means Algorithmus geclustert, ein klassischer, weit verbreiteter und effektiver Clustering-Algorithmus. Er arbeitet folgendermaßen: Ein Set von Vektoren wird in K Cluster geclustert. Zunächst werden die Vektoren den K Clustern willkürlich zugewiesen. Anschließend wir der Durchschnittsvektor für jedes Cluster berechnet. Jetzt werden die Vektoren erneut zugewiesen, und zwar den Clustern, denen sie am nächsten sind und der Clusterdurchschnitt wir neu berechnet. Dieser Prozess wiederholt sich bis Konvergenz eintritt. Am Ende werden die Ergebnisse des Clustering Algorithmuses dem User als eine Art vorkategorisiertes Set an Messages präsentiert. Jedesmal, wenn eine oder mehrere neue Messages in das System kommen wird dieser Prozess wiederholt und die neuen Messages in den Prozess eingegliedert. Es ist sehr wichtig, dass man gute Cluster erhält, da diese Gruppen ähnlicher Dokumente kennzeichnen. Erhält man einmal die Cluster, können Exemplare daraus ausgewählt werden. Sind die Dokumente in einem Cluster redundant (jedes beschreibt dasselbe Problem und dieselbe Lösung), so kann es genügen, 1 Dokument auszuwählen, das den Cluster beschreibt. Ist der Clustering-Prozess jedoch nicht perfekt und einige Cluster sind sehr groß, so kann man, betrachtet man die einzelnen Dokumente innerhalb eines Clusters genauer, immer noch Unterschiede feststellen. Daher ist es sinnvoll mehr als ein Exemplar auszuwählen, dass den Cluster repräsentiert. So verwendet man zu Beispiel die besten m Dokumente in einer Rangliste von Exemplaren für das Cluster. In dieser Menge an Exemplaren erreicht man bereits eine Reduktion der Original- Datenbank. Alternativ ist eine Zusammenfassung erstrebenswert. Idealerweise enthält jedes Cluster Dokumente desselben Themas. Nicht wie eine Einzeldokument- Zusammenfassung basiert eine Zusammenfassung in Bezug auf ein gemeinsames Thema auf Beispielen und untersucht die Dokumente auf gemeinsame Muster. Diese

7 Help Desk Seite 7 von 11 Zusammenfassung (multidocument Summarization) kann mit allen Dokumenten oder nur mit den Exemplaren des Clusters stattfinden. Die Zusammenfassung kann dann die bereits vorhandene Liste der Exemplare ergänzen oder ersetzen. Am Ende dieses Prozesses erhält man die Model Cases Wie repräsentativ sind Model Cases der original Datenbank? Das hängt von der Qualität und Klarheit der Originaldokumente ab, die wiederum die Qualität der erhaltenen Cluster beeinflusst. Am besten hat man die Original- Dokumente aufgeteilt in Problem-Lösung Paare, bevor man die Model Cases erstellt. Jedoch kann man sich leicht Real-World Szenarien vorstellen, in denen die Dokumente schlecht strukturiert sind. Nehmen wir z.b. folgende 2 Beispiele: - Der Kunde t die Problemstellung, und der Service Repräsentant schreibt eine Lösung. Da ein Problem-Lösung Modell erwartet wird und die Diskussionsteilnehmer ihre Gedanken aufschreiben müssen, neigt das resultierende Dokument dazu klar und prägnant zu sein. - Der Kunde kommuniziert per Telefon mit einem Call Center, und der Service Repräsentant erstellt ein grobes Echtzeit-Protokoll des Dialogs. Diese Dokumente tendieren dazu weitläufig und mit irrelevantem Text zu sein. Im ersten Fall ist nur wenig Vorbereitung notwendig. Im zweiten Fall ist zusätzlicher Aufwand notwendig. Knowledge-Based Models sind hilfreich. Z.B. weiß man, dass sich die Problemstellung typischerweise am Anfang des Dokuments befindet und die Lösung am Ende. Darüber hinaus kann der Repräsentant die Aufgabe haben, kritische Sektoren mit Schlüsselwörtern wie action taken zu versehen. Viel hilfreicher und viel mächtiger für solch ein Selbst-Hilfe Dokument würde jedoch die Tatsache sein, dass der Service Mitarbeiter eine one-line oder two-line Zusammenfassung der Lösung schreibt. Diese benötigt etwas zusätzlichen Aufwand, reduziert die Zeit, die für weitere Anfragen zur Verfügung steht und ist nicht notwendig wenn nur die Aufzeichnung des Kundenproblems bezweckt wird. Jedoch ist es auf lange Sicht sinnvoll, da bessere und nützlichere Model Cases entstehen.

8 Help Desk Seite 8 von Scoring-basierend Ziel von Scoring-basierenden Help Desk Systemen ist es bei einem neuen Dokument eine Übereinstimmung mit älteren zu finden und die gefundenen Dokumente in einer Score of Relevance anzugeben. Hierbei kann es sich um eine Problemstellung handeln, die nur eine paar Wörter lang ist, oder aber ein sehr langes Dokument. Nehmen wir an, ein Kunde gibt über einen Browser eine Problembeschreibung ein. Der Document Matcher sucht nach vorherigen Problemen und Lösungen. Wenn es dem Matcher gelingt, angebrachte Dokumente zu finden ist das Problem für den Kunden gelöst. Sollte dies nicht gelingen sind weitere Schritte, wie Support, usw. nötig. Daher ist dieser Teil der Help Desk Programmierung sehr wichtig Dictionaries und Extract Documents Document Matching Methoden verwenden nur einige der im Dokument verfügbaren Elemente zum Suchen den Titel, einige zugewiesene Keywords und zusätzliche Special Tags wie z.b. Produktnamen. Speziell indiziert der Dokument Matcher Dokumente im Speicher unter Verwendung folgender Substrukturen: 1. Dokumenten Titel, 2. Weitere Keywörter, die aus anderen Quellen extrahiert wurden. Darunter fallen manuel ausgesuchte Dokument Tags und die k most frequrent words im Body des Dokuments. Stopwörter werden gelöscht und für k typischerweise ein sehr niedriger Wert gewählt, z.b. 8. Hier ein Beispiel, wie man mit XML ein einzelnes Dokument unter Abgrenzung der relevanten Dokumentstücke darstellen könnte. <DOC> <TITLE> Twinax Tools: DUMP Task </TITLE> <KEYWORDS> Twinax tools dmpjob appc </KEYWORDS> <COMPONENTS> 5716XA XA100 </COMPONENTS> <TEXT> Twinax Tools: DUMP Task This document will contain the required Steps to run a Dump Task fort he twinax T1 component. From the STRSST menu, select 1 to Start a service tool, the 4 for Display/Alter/Dump. Select 2 if you want to Dump to printer Select 4 Tasks/Processes Select 1 for Task Select 5 to Display list of tasks From the list of tasks, you can choose those starting with T1- or choose another task defined by th developer </TEXT> </DOC>

9 Help Desk Seite 9 von 11 Das Dokument Matcher Back-End erstellt 2 Datenstrukturen aus dem resultierenden Dokument: - Ein Set lokaler Dictionaries die, die für bestimmte Dokumente relevanten Wörter enthalten. Typischerweise sind jedem Dokument 8-10 solcher Wörter zugeordnet. Die Wörter sind nicht eindeutig sondern können mehreren Dokumenten gleichermaßen zugeordnet werden. - Ein zusammengefasstes globales Dictionary, das eine Liste aller relevanten Wörter für Dokumente enthält. In diesem Fall ist es eine eindeutige Kollektion an Wörtern. Das XML Dokument enthält Dokumenten-Spezifische Informationen, die noch nicht in diesen beiden Datenstrukturen enthalten sind, wie Dokument Titel und mögliche Applikations-spezifische Attribute wie Component Identifiers. Ein weiteres XML Dokument verknüpft die Inhalte der lokalen Dicitionaries mit den zusätzlichen Attributen, wie unten dargestellt wird. Die verwendeten internen Identifier, die das globale Dictionary beinhaltet, repräsentieren die Wörter in den lokalen Dictionaries. <DOC> <TITLE> Twinax Tools: DUMP Task </TITLE> <KEYWORDS> </KEYWORDS> <COMPONENTS> 5716XA XA100 </COMPONENTS> </DOC> Diese beiden Datenstrukturen ein globales Dictionary und ein Extract File, das ein Set von lokalen Dictionaries und zusätzlichen Attributen repräsentiert sind ausreichend für den Document Matcher, um neue Dokumente zu erstellen. Ein Offline Programm erstellt die Dictionaries einmal. Diese können dann von einer Applikation gelesen werden, die nach übereinstimmenden Dokumenten sucht und diese an verschiedene Benutzer ausliefert Scoring Funktion Nimmt man die obige Dokumenten-Repräsentation, so verwendet der Document Matcher eine spezielle Scoring Funktion um eine Anfrage, die ein User in Form von Keywörtern oder eines natural-language Dokuments eingibt, mit den gespeicherten Dokumenten zu vergleichen. Die Ausgabe ist eine Rangliste, die von der Relevanz der Dokumente abhängt. Der Dokument Matcher vergleicht neue Wörter mit Wörtern aus dem globalen Dictionary. Die Wörter müssen exakt passen (Plurale sind Singularen zugeordnet), so dass eine Hash Tabelle für direktes Suchen erstellt werden kann. Die Wörter des globalen Dictionaries zeigen auf die lokalen Dictionaries und die dort gespeicherten Wörter. Die Score der gespeicherten Dokumente ist die Anzahl der im neuen Dokument gefundenen Keywörter. Es gibt Bonus, meistens 1, für jedes Wort, das außerdem im Titel oder den gespeicherten Tags vorkommt, wie z.b. ein Produkt oder eine release

10 Help Desk Seite 10 von 11 Identifier. Außerdem gibt es Bonus, ähnlich einer Vorhersage der hier übereinstimmenden Wörter aller Dokumente. Der vorhergesagte Wert beträgt 1/n für n Dokumente, die das Keywort enthalten. Ergebnis dieses Prozesses ist eine Rangliste von Dokumenten, die deren Relevanz bzgl. des neuen Dokuments wiedergibt. 6. System Entwicklung (Beispiele) Es gibt mehrere Arten die beschriebenen Technologien in Help Desk Systeme einzubauen: 1. Der Anbieter entwickelt es für den internen Gebrauch, in dem das System einen Überblick der Probleme zur Verfügung stellt, mit denen die Kunden konfrontiert werden. In diesem Szenario dient das System dazu, Managern und Produkt-Designern zu assistieren, die an Einblicken an Help Desk Anfragen interessiert sind. Ein solcher Überblick kann hilfreich sein, Problemstellen die extra Ressourcen benötigen auszumachen. Zum Beispiel könnte ein Computerhersteller entdecken, dass von seinen Produkten eine hohe Prozentzahl der Userbeschwerden auf Druckerprobleme hinweisen. 2. In einer ambitionierteren Entwicklung kann sowohl cluster- als auch scoringbasierende Helpdesk-Verfahren das Potenzial der Selbsthilfe bei Kunden verbessern. In einem derartigen Szenario, formuliert der Kunde seine Problemstellung online und bekommt automatisch eine präzise Zusammenstellung von Fixes, die ähnlichen Probleme in der Vergangenheit geholfen haben. Von automatischen Prozeduren kann man nicht erwarten, dass Sie diese Aufgaben perfekt ausüben. Jedoch kann man tatsächliche Umstände finden, in denen nicht perfekte Ergebnisse sehr große Leistungen vollbringen. Typischerweise ist z.b. selbst für sehr große Help Desk Datenbanken die Anzahl der Model Cases, die die häufigsten Probleme betreffen klein, vielleicht nicht mehr als ein paar Hundert. Demzufolge kann der Abgleichungsprozess sehr effizient sein. Es ist ein Weg eine erste schnelle Antwort zu liefern, die oft das Problem des Kunden schon löst. 3. Eine weitere Möglichkeit ist ein derartiges System zur Unterstützung von Service Beratern zu verwenden. Da in größeren Firmen unglaubliche Mengen an zu bearbeitenden s ankommen, und gerade morgens bei Arbeitsbeginn die Posteingänge völlig überfüllt sind, wird jede kategorisiert. So können potenziell wichtige s aus speziellen Kategorien, wie Serverabstürze, etc. schneller erkannt werden. Es entsteht eine Art Bearbeitungsranking.

11 Help Desk Seite 11 von 11 Literatur [1] A text-mining approach to helpdesk and support A. N. Blaafladt, B. H. R. Johansen, N. E. Eide, F. E. Sandnes [2] Lightweight Document Matching for Help-Desk Applications Sholom M. Weiss, Brian F. White, Chidanand V. Apte und Fredrick J. Damerau T.J Watson Research Center, IBM Research Division [3] Text Mining. Fred J. Damerau, Sholom M. Weiss Nitin Indurkhya Tong Zhang, Springer, [4] What is Help Desk - Webtutorial (http://tutorials.beginners.co.uk/read/id/402)

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