Leistungsbasierte Steuerung der Dienstleistungsnetzwerke von Service-Integratoren in der Logistik

Die vorliegende Arbeit setzt sich mit den Steuerungsanforderungen in einem Wertschöpfungsnetzwerk eines Service-Integrators auseinander. Hierzu wird zunächst das Geschäftsmodell des Service-Integrators abgegrenzt und eine Einordnung in eine Typologie von Netzwerkunternehmen vorgenommen. Anschließend erfolgt eine Untersuchung der Steuerungsbedarfe aus organisationstheoretischer Sicht und ein Abgleich mit entsprechenden Instrumenten von bestehenden Arbeiten aus dem Bereich der Steuerung von Unternehmensnetzwerken. Es wird dabei gezeigt, dass die Konzepte Vertrauen und Reputation nicht inkludiert sind, woraufhin ein leistungsbasiertes Verständnis von Reputation, auf Basis von Vertragsverletzungen, aufgebaut wird, nachdem ein entsprechendes Verständnis von Vertrauen und Reputation aus betriebswirtschaftlicher Literatur abgeleitet wurde. Dieses Instrument wird, im Rahmen eines auf Basis von SCOR entwickelten Kennzahlenmodells, als Instrument zur Steuerung von Netzwerken von Service Integratoren aufgebaut. Abschließend erfolgt eine prototypische Umsetzung und damit die Evaluierung der Machbarkeit und Gültigkeit unter den getroffenen Annahmen, dieses Instruments im Rahmen eines Instruments für einen logistischen Service-Integrator. Im Zuge der Arbeit wird gezeigt, dass die Steuerung des Netzwerks eines Service-Integrators besondere Anforderungen an eine Netzwerksteuerung stellt, welche durch ein erweitertes, leistungsbasiertes Instrument, auf Basis der Verhaltenshistorie erfüllt werden können

Personality Identification from Social Media Using Deep Learning: A Review

Social media helps in sharing of ideas and information among people scattered around the world and thus helps in creating communities, groups, and virtual networks. Identification of personality is significant in many types of applications such as in detecting the mental state or character of a person, predicting job satisfaction, professional and personal relationship success, in recommendation systems. Personality is also an important factor to determine individual variation in thoughts, feelings, and conduct systems. According to the survey of Global social media research in 2018, approximately 3.196 billion social media users are in worldwide. The numbers are estimated to grow rapidly further with the use of mobile smart devices and advancement in technology. Support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Multilayer perceptron neural network, and convolutional neural network (CNN) are some of the machine learning techniques used for personality identification in the literature review. This paper presents various studies conducted in identifying the personality of social media users with the help of machine learning approaches and the recent studies that targeted to predict the personality of online social media (OSM) users are reviewed