CBR model for the intelligent management of customer support centers

[EN] In this paper, a new CBR system for Technology Management Centers is presented. The system helps the staff of the centers to solve customer problems by finding solutions successfully applied to similar problems experienced in the past. This improves the satisfaction of customers and ensures a good reputation for the company who manages the center and thus, it may increase its profits. The CBR system is portable, flexible and multi-domain. It is implemented as a module of a help-desk application to make the CBR system as independent as possible of any change in the help-desk. Each phase of the reasoning cycle is implemented as a series of configurable plugins, making the CBR module easy to update and maintain. This system has been introduced and tested in a real Technology Management center ran by the Spanish company TISSAT S.A.Financial support from Spanish government under grant PROFIT FIT-340001-2004-11 is gratefully acknowledgeHeras Barberá, SM.; Garcia Pardo Gimenez De Los Galanes, JA.; Ramos-Garijo Font De Mora, R.; Palomares Chust, A.; Julian Inglada, VJ.; Rebollo Pedruelo, M.; Botti, V. (2006). CBR model for the intelligent management of customer support centers. En Lecture Notes in Computer Science. Springer Verlag (Germany). 663-670. https://doi.org/10.1007/11875581_80S663670Acorn, T., Walden, S.: SMART: SupportManagement Automated Reasoning Technology for Compaq Customer Service. In: Scott, A., Klahr, P. (eds.) Proceedings of the 2 International Conference on Intelligent Tutoring Systems, ITS-92 Berlin, vol. 4, pp. 3–18. AAAI Press, Menlo Park (1992)Simoudis, E.: Using Case-Based Retrieval for Customer Technical Support. IEEE Intelligent Systems 7, 10–12 (1992)Kriegsman, M., Barletta, R.: Building a Case-Based Help Desk Application. IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications 8, 18–26 (1993)Shimazu, H., Shibata, A., Nihei, K.: Case-Based Retrieval Interface Adapted to Customer-Initiated Dialogues in Help Desk Operations. In: Mylopoulos, J., Reiter, R. (eds.) Proceedings of the 12th National Conference on Artificial Intelligence, vol. 1, pp. 513–518. AAAI Press, Menlo Park (1994)Raman, R., Chang, K.H., Carlisle, W.H., Cross, J.H.: A self-improving helpdesk service system using case-based reasoning techniques. Computers in Industry 2, 113–125 (1996)Kang, B.H., Yoshida, K., Motoda, H., Compton, P.: Help Desk System with Intelligent Interface. Applied Artificial Intelligence 11, 611–631 (1997)Roth-Berghofer, T., Iglezakis, I.: Developing an Integrated Multilevel Help-Desk Support System. In: Proceedings of the 8th German Workshop on Case-Based Reasoning, pp. 145–155 (2000)Goker, M., Roth-Berghofer, T.: The development and utilization of the case-based help-desk support system HOMER. Engineering Applications of Artificial Intelligence 12, 665–680 (1999)Roth-Berghofer, T.R.: Learning from HOMER, a case-based help-desk support system. In: Melnik, G., Holz, H. (eds.) Advances in Learning Software Organizations, pp. 88–97. Springer, Heidelberg (2004)Bergmann, R., Althoff, K.D., Breen, S., Göker, M., Manago, M., Traphöner, R., Wess, S.: Developing Industrial Case-Based Reasoning Applications. In: The INRECA Methodology, 2nd edn. LNCS (LNAI), vol. 1612. Springer, Heidelberg (2003)eGain (2006), http://www.egain.comKaidara Software Corporation (2006), http://www.kaidara.com/Empolis Knowledge Management GmbH - Arvato AG (2006), http://www.empolis.com/Althoff, K.D., Auriol, E., Barletta, R., Manago, M.: A Review of Industrial Case-Based Reasoning Tools. AI Perspectives Report. Goodall, A., Oxford (1995)Watson, I.: Applying Case-Based Reasoning. Techniques for Enterprise Systems. Morgan Kaufmann Publishers, Inc. California (1997)empolis: empolis Orenge Technology Whitepaper. Technical report, empolis GmbH (2002)Tissat, S.A. (2006), http://www.tissat.esGiraud-Carrier, C., Martinez, T.R.: An integrated framework for learning and reasoning. Journal of Artificial Intelligence Research 3, 147–185 (1995)Corchado, J.M., Borrajo, M.L., Pellicer, M.A., Yanez, J.C.: Neuro-symbolic system for Business Internal Control. In: Perner, P. (ed.) ICDM 2004. LNCS (LNAI), vol. 3275, pp. 1–10. Springer, Heidelberg (2004)Aamodt, A., Plaza, E.: Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations and system approaches. AI Communications 7(1), 39–59 (1994)Tversky, A.: Features of similarity. Psychological Review 84(4), 327–352 (1997

Social based adaptation in multi-agent systems

This work presents a new agent model based in three main topics: emotional psychology (OCC list of emotions), sociology and cognitive psychology (KAI index) and the concept of "opinion" given by the agents. The new model is suitable for implementing adaptation in changing environments, as well as for static ones which are highly unpredictable.García-Pardo Giménez De Los Galanes, JÁ. (2010). Social based adaptation in multi-agent systems. http://hdl.handle.net/10251/13702Archivo delegad

Case-Based Argumentation in Agent Societies

Hoy en día los sistemas informáticos complejos se pueden ven en términos de los servicios que ofrecen y las entidades que interactúan para proporcionar o consumir dichos servicios. Los sistemas multi-agente abiertos, donde los agentes pueden entrar o salir del sistema, interactuar y formar grupos (coaliciones de agentes u organizaciones) de forma dinámica para resolver problemas, han sido propuestos como una tecnología adecuada para implementar este nuevo paradigma informático. Sin embargo, el amplio dinamismo de estos sistemas requiere que los agentes tengan una forma de armonizar los conflictos que surgen cuando tienen que colaborar y coordinar sus actividades. En estas situaciones, los agentes necesitan un mecanismo para argumentar de forma eficiente (persuadir a otros agentes para que acepten sus puntos de vista, negociar los términos de un contrato, etc.) y poder llegar a acuerdos. La argumentación es un medio natural y efectivo para abordar los conflictos y contradicciones del conocimiento. Participando en diálogos argumentativos, los agentes pueden llegar a acuerdos con otros agentes. En un sistema multi-agente abierto, los agentes pueden formar sociedades que los vinculan a través de relaciones de dependencia. Estas relaciones pueden surgir de sus interacciones o estar predefinidas por el sistema. Además, los agentes pueden tener un conjunto de valores individuales o sociales, heredados de los grupos a los que pertenecen, que quieren promocionar. Las dependencias entre los agentes y los grupos a los que pertenecen y los valores individuales y sociales definen el contexto social del agente. Este contexto tiene una influencia decisiva en la forma en que un agente puede argumentar y llegar a acuerdos con otros agentes. Por tanto, el contexto social de los agentes debería tener una influencia decisiva en la representación computacional de sus argumentos y en el proceso de gestión de argumentos.Heras Barberá, SM. (2011). Case-Based Argumentation in Agent Societies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/12497Palanci