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Thema:
Entwicklung und Implementierung eines hybriden Recommender Systems zum
Informationsmanagement in KFZ-Reparaturen

Im Rahmen des Forschungsprojektes „Innovative lernende Kfz-Diagnosesysteme“ soll in dieser Arbeit ein hybrides Recommender System zur Unterstützung von KFZ-Reparaturen entwickelt und implementiert werden. Das Recommender System soll auf Basis der Fahrzeuginformationen, Symptome und Benutzer-Schlagworte eine Reihe von Hilfreichen Dokumenten (Stromlaufpläne, Explosionszeichnungen, Reparaturleitfäden, etc.) zur Fehlersuche und Reparatur vorschlagen. Hierfür ist zur Datenakquise zuerst die Implementierung eines Doku-mententracking notwendig. Darauf aufbauend sollen verschiedene Ansätze wie Collaborati-ve, Utility-based und Knowledge-based Recommender Systems zu einem hybriden Ansatz vereint werden.

Im zweiten Teil der Arbeit soll das Verfahren in das vorhandene Online-basierte Diagnosesystem der autoaid GmbH integriert und die Leistungsfähigkeit und Akzeptanz des Systems durch Werkstattbefragungen evaluiert werden. Die Ergebnisse der Arbeit sind ausführlich und vollständig zu dokumentieren. Die Arbeit unterliegt der Geheimhaltung und wird in der autoaid GmbH angefertigt. Über den Inhalt der Arbeit darf nur nach Rücksprache mit der autoaid GmbH verfügt werden.