Riassunto analitico
Uno dei principali problemi che rallentano la produttivita' dei top management di grandi imprese e' di sicuro la quantita' di persone con cui ogni giorno hanno a che fare, e derivanti da questo il numero sempre crescente di email in loro possesso.
In questa tesi si presenta il progetto e la realizzazione di un nuovo sistema multi-piattaforma, specialmente ma non unicamente incentrato sui dispositivi mobili, in grado di diminuire drasticamente il tempo perso da un manager per il recupero di informazioni importanti rispetto ad ogni suo contatto presente nella mailing list.
La soluzione proposta prevede quindi la generazione di una conoscenza suddivisa per contatto presente nella mailing list. Tale conoscenza e' generata e ampliata da differenti datasets pubblici tra i quali troviamo Wikipedia e Conceptnet5. Le informazioni chiave estrapolate dalle email vengono in aggiunta adattate all'uso che un utente ne fa' nel tempo tramite particolari algoritmi di machine learning.
Il sistema, basato su scelte effettuate manualmente dall'utente e sulla conoscenza gia' al momento elaborata, permette di rendersi sempre piu efficace ed efficiente non dovendo sempre andare a richiedere informazioni a datasets esterni, ma appoggiandosi su un database locale.
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Abstract
One of the main problems that slow down top managers' productivity of large companies, is the incredible amount of people with whom they have to interact every day, and due to this the ever increasing number of emails in their possession.
This thesis presents the design and implementation of a new multi-platform system, especially but not exclusively focused on mobile devices, which can dramatically decrease the time lost by a manager to retrieve core informations from every contact in his mailing list.
The proposed solution involves the generation of a knowledge for each contact in the mailing list. This knowledge is generated and expanded by different public datasets among which are Wikipedia and Conceptnet5. The key information extracted from e-mails are additionally adapted for the purpose that a user makes over time through special machine learning algorithms. Based on choices made manually in the system and based on the already generated knowledge, the system becomes more and more effective and efficient, going to store concepts already correctly processed in a local database.
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