DE69833596T2

DE69833596T2 - expert system

Info

Publication number: DE69833596T2
Application number: DE69833596T
Authority: DE
Inventors: Adrian Krug
Original assignee: Hewlett Packard Development Co LP
Current assignee: Hewlett Packard Development Co LP
Priority date: 1997-11-06
Filing date: 1998-11-02
Publication date: 2006-08-24
Anticipated expiration: 2018-11-03
Also published as: DE69833596D1

Description

Gebiet der ErfindungTerritory of invention

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Expertensystem, beispielsweise für Helpdesk-Anwendungen. Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf ein Expertensystem, das Suchergebnispräsentation und Benutzerführung umfasst. Bei solchen Helpdesk-Anwendungen kontaktiert ein Benutzer, der Probleme mit einem Hardware- oder Softwareprodukt hat, typischerweise das Helpdesk, beispielsweise per Telefon oder elektronischer Post, um eine Lösung für das Problem zu bekommen. Genauer gesagt bezieht sich die Erfindung auf flexible Systeme für Wissenserwerb, Wissenspräsentation, Entscheidungsunterstützung und Wissenserfassung, die bei der technischen Unterstützung und Helpdesk-Umgebung verwendet werden. Dieselbe bezieht sich auch auf den Bereich von Informationsverwaltung und Wissensbasissuche und automatische Wissensstrukturierung.The The present invention relates to an expert system, for example for help desk applications. In particular, the invention relates to an expert system, the search result presentation and user guidance includes. For such help desk applications, a user contacts that has problems with a hardware or software product, typically the help desk, for example by telephone or electronic mail, a solution for the To get problem. More specifically, the invention relates to flexible systems for Knowledge acquisition, knowledge presentation, decision support and knowledge acquisition, technical support and Help desk environment. It also refers to the area of information management and knowledge base search and automatic knowledge structuring.

Hintergrund der Erfindungbackground the invention

Künstliche Intelligenzsysteme, die auch als Expertensysteme bezeichnet werden, werden bei der Helpdesk- oder Callcenter-Umgebung immer stärker verwendet, um es Benutzern zu ermöglichen, dem Kunden die angeforderten Informationen zu liefern. Diese Systeme verwenden normalerweise Fragen und Antworten, um den Benutzer zu der möglichen Lösung zu führen. Solche Systeme sind von der US 5,257,185 und der GB 2271005 bekannt. Einige Systeme liefern auch die Möglichkeit, die Fehlerbeseitigungs- oder Lösungsfindungs-Prozesse mit einer natürlichen Sprachsuche zu beginnen. Auf der Basis dieses Suchergebnisses werden die nächsten Fragen durch das System präsentiert. Die Entscheidung, welche Frage dem Benutzer präsentiert wird, basiert normalerweise auf dem Inhalt der Wissensbasis und der vorgelegten Such zeichenfolge. Der Prozess, der zu der Präsentation dieser Frage an den Benutzer führt, ist nicht angezeigt. Der Benutzer ist somit nicht in der Lage, zu prüfen, ob dies die richtige Frage an dieser Stelle ist und ob das System ihn zu den richtigen Informationen führt. Keines der erwähnten bekannten Systeme betrifft ein Verfahren, bei dem der Benutzer die Wissensbasis direkt durchsuchen kann. Die beiden erwähnten Systeme beschreiben Verfahren für Benutzerführung auf der Basis von Fragen und Antworten von Schritt zu Schritt, aber sie beschreiben kein Verfahren, das die automatisch bestimmten Informationen dem Benutzer nach der Auswahl eines Suchergebnisses präsentiert.Artificial intelligence systems, also referred to as expert systems, are being used more and more in the help desk or call center environment to allow users to provide the requested information to the customer. These systems typically use questions and answers to guide the user to the possible solution. Such systems are from the US 5,257,185 and the GB 2271005 known. Some systems also provide the ability to start the debugging or solution finding processes with a natural language search. Based on this search result, the next questions are presented by the system. The decision as to which question is presented to the user is usually based on the content of the knowledge base and the submitted search string. The process leading to the presentation of this question to the user is not displayed. The user is thus unable to check if this is the right question at this point and if the system leads him to the right information. None of the known systems mentioned concerns a method in which the user can directly search the knowledge base. The two mentioned systems describe step-by-step procedures for user guidance based on questions and answers, but they do not describe a method that presents the automatically determined information to the user upon selection of a search result.

Außerdem sind Standardvolltextwiedergewinnungssysteme wie z. B. bestehende Web- (Internet-) Suchmaschinen für Helpdesk-Agenten nicht sehr sinnvoll, da zu viele gefundene Informationen zu viel Zeit bedeuten, um das richtige Dokument darin zu finden. Wie im Web führen zu viele Information nicht zu zusätzlichen hilfreichen Informationen. Der Agent muss alle gefundenen Dokumente überprüfen, bis er das richtige findet. Dies benötigt zuviel Zeit und zusätzlichen Aufwand. In einem solchen Fall muss das System dem Benutzer zusätzliche Fragen liefern, um ihn zu den benötigten Informationen zu führen. Dies könnte durch eine zusätzliche Eigenschaft durchgeführt werden, wie die Beziehung zwischen den Dokumenten/Informationen (z. B. Bezugnahmen von einem anderen Dokument auf das Web), was hilfreich ist, um das richtige zu finden und zu bewerten.Besides, they are Standard full-text retrieval systems such as Existing web (Internet) search engines for Help desk agents are not very useful because too much information found too much time to find the right document in it. How to lead the web too much information not too helpful additional information. The agent must check all found documents until he finds the right one. This is needed too much time and extra Effort. In such a case, the system must provide the user with additional Provide questions to guide him to the required information. This could through an additional Property performed be like the relationship between the documents / information (for example, references from another document to the web), which is helpful is to find and evaluate the right one.

Daher bildet der verwendete Such-/Bewertungsalgorithmus oder das verwendete Such-/Bewertungsverfahren den Kern des Helpdesk- oder Support-Fehlerbehebungssystems. Suchalgorithmen für Expertensysteme sind sehr wichtig, insbesondere muss das Suchergebnis den Benutzern sehr deutlich präsentiert werden. Insbesondere wenn eine direkte natürliche Sprachesuche verwendet wird, verlieren die Benutzer die Übersicht sehr häufig, weil die Systeme die Informationen nicht präsentieren, weshalb sie dies als die nächste benö tigte Frage bewerten. Dies führt häufig zu falschen Lösungen weil der Entscheidungsfindungsprozess für den Benutzer nicht vollständig klar ist.Therefore forms the search / evaluation algorithm used or the one used Search / Assessment procedures form the core of the help desk or support troubleshooting system. Search algorithms for Expert systems are very important, especially the search result presented very clearly to the users become. Especially when using a direct natural language search The users lose the survey very often because the systems do not present the information, which is why they do it as the next one needed Rate question. this leads to often to wrong solutions because the decision making process is not completely clear to the user is.

Die Verwendung eines Expertensystems mit einer gut entwickelten, leicht verwendbaren und schnell zugreifbaren Benutzerschnittstelle kann es den Menschen in der ersten Reihe ermöglichen, den Großteil der Kundenprobleme während dem ersten Kontakt zu lösen. Nur Fälle, die nicht durch die erste Reihe gelöst werden können, müssen zu spezialisierteren Fachleuten im Hintergrund übertragen werden, die die Kundenfrage beantworten können.The Using an expert system with a well developed, easy usable and quickly accessible user interface allow the people in the front row, the majority of Customer problems during to solve the first contact. Only cases which can not be solved by the first row, must become more specialized professionals transferred in the background who can answer the customer question.

Eine Helpdesk-Umgebungssuche muss sehr schnell sein. Suchergebnisse müssen durch den Benutzer leicht korrigierbar sein. Um dafür in der Lage zu sein muss der Bewertungsprozess dem Benutzer präsentiert werden. Dies macht es leicht, das bestehende Benutzerproblem an das von der Wissensbasis wiedergewonnene Problem anzupassen. Es ermöglicht dem Benutzer auch, Prüfungen durchzuführen, ob das Problem, das von dem System wiedergewonnen wird, seinem/ihrem Problem ähnlich ist.A Help desk environment search must be very fast. Search results must be through the user be easily correctable. In order to be able to do that the evaluation process is presented to the user. This makes it's easy to tie the existing user problem to that of the knowledge base to adapt to the problem that has been recovered. It also allows the user to perform checks on whether the problem regained by the system, his / her own Problem similar is.

Ein Expertensystem, das die Bedürfnisse der Callcenter- und Helpdesk-Umgebung erfüllt, muss die folgenden Probleme lösen.

1. Schnellsuche-Bewertungsprozess, schnelle Antwortzeit auf Suchabfragen
2. Die Suchergebnispräsentation sollte dem Benutzer die Fähigkeit geben, den Maschinenbewertungsprozess zu prüfen
3. Schnelle Frage-/Antwortführung zur Lösung/benötigten Information
4. Leichte Wissenserzeugung, -pflege, Übertragungsprozess
5. Strukturierte automatische Wissenserfassung
6. Die Wissensbasisstruktur hat die Fähigkeit, Bereiche/Domains schnell zu unterteilen
7. Automatische strukturierte Wissenserzeugung von externen Quellen

An expert system that meets the needs of the call center and help desk environment must solve the following problems.

1. Quick search evaluation process, fast response time to search queries
2. The search result presentation should give the user the ability to test the machine evaluation process
3. Quick question / answer guide to Lö solution / required information
4. Easy knowledge creation, maintenance, transfer process
5. Structured automatic knowledge acquisition
6. The knowledge base structure has the ability to quickly divide scopes / domains
7. Automatic structured knowledge production from external sources

Bestehende Lösungsansätze, wie CBR (CBR = Case Base Reasoning = Fallbezogene Schlussfolgerung) oder Entscheidungsbäume können diese Bedürfnisse nicht vollständig erfüllen.existing Solution approaches, like CBR (Case Base Reasoning) or decision trees can these needs not completely fulfill.

CBR kann den Bedarf an Hochleistungsantworten nicht erfüllen, wenn die Wissensbasis riesig wird, wie in einer Softwareproblemfehlerbeseitigungsumgebung.CBR can not meet the demand for high performance answers if the knowledge base becomes huge, as in a software problem-solving environment.

Ferner ist der Lösungsfindungs- und Bewertungsprozess für den Benutzer nicht klar. Einige der CBR-Systeme liefern eine regelbasierte Funktionalität, um Fragen automatisch im Voraus zu antworten, um diesen Prozess für den Benutzer klar zu machen.Further is the solution finding and evaluation process for the user is not clear. Some of the CBR systems provide a rule-based functionality to answer questions automatically in advance to this process for the To make users clear.

Dieser Lösungsansatz bedeutet zusätzliche Pflegearbeit und ist sehr empfindlich gegenüber Tippfehlern oder uneinheitlichen Regeln. Vorbeantwortete Fragen müssen online aus der vorgelegten Suchabfrage erzeugt werden und nicht von einem vordefinierten Satz von Regeln zusammen mit der Abfrage. Das Dokument EP 304113 offenbart ein Verfahren für die automatische Erzeugung von Störungsverarbeitung, das für automatische Regelerzeugung verwendet werden könnte, aber dieses System und das entsprechende Verfahren ist nur für tatsachenbasierte Systeme anpassbar. Im Gegensatz dazu kann das Verfahren der vorliegenden Erfindung, wie es nachfolgend näher beschrieben ist, an jede Art von vorstrukturiere Information und nicht nur an tatsachenbasierte Systeme angepasst werden.This approach means additional care work and is very sensitive to typos or inconsistent rules. Answered questions must be generated online from the submitted search query and not from a predefined set of rules along with the query. The document EP 304113 discloses a method for automatic generation of fault processing that could be used for automatic policy generation, but this system and method is adaptable only to fact-based systems. In contrast, as further described below, the method of the present invention may be adapted to any type of pre-structured information, and not just to fact-based systems.

Auf klare Entscheidungsbäume kann sehr schnell zugegriffen werden, aber sobald eine Entscheidung getroffen ist, werden alle ähnlichen Fälle abgeschnitten, die diese Entscheidung nicht erfüllen. Aufgrund dieser Eigenschaft ermöglichen Entscheidungsbäume keine Wiedergewinnung ähnlicher Probleme von anderen Teilen der Wissensbasis. Dieselben sind auch sehr kontextempfindlich; Fragen und Antworten müssen dem gleichen Weg folgen. Standardentscheidungsbaumverfahren liefern auch nicht die Fähigkeit, direkt in ausgewählte Bereiche der Wissensbasis zu springen. Dies ist besonders der Fall für die Systeme, die in der GB 2271005 und der US 50257185 offenbart sind. Beide bekannten Systeme umfassen kein Verfahren für die direkte Eingabe unter Verwendung von natürlicher Sprachsuche oder einer Suchabfrage, um in den Fehlerbehebungsprozess einzutreten. Außerdem umfassen die bekannten Systeme auch kein Verfahren, wie ein solches Suchergebnis zu bewerten ist, und zeigen dies auch dem Benutzer nicht an.Clear decision trees can be accessed very quickly, but once a decision is made, all similar cases that do not meet that decision are cut off. Because of this property, decision trees do not allow retrieval of similar problems from other parts of the knowledge base. They are also very sensitive to the context; Questions and answers must follow the same path. Standard decision tree methods also do not provide the ability to jump directly to selected areas of the knowledge base. This is especially the case for the systems used in the GB 2271005 and the US 50257185 are disclosed. Both known systems do not include a method for direct input using natural language search or a search query to enter the debugging process. In addition, the known systems also do not include a method of evaluating such a search result nor do they indicate this to the user.

Der Kern aller dieser bekannten Systeme ist der Suchalgorithmus zum Finden der richtigen Informationen oder ähnlichen Informationen in der Wissensbasis. Nach der Bewertung der Informationen müssen die ausgewählten Informationen dem Benutzer in einer solchen Form präsentiert werden, dass der Benutzer sehr schnell prüfen kann, ob die präsentierten Informationen die richtigen Informationen sind, die er benötigt, und falls nicht, was geändert werden muss, um die richtigen zu finden. Der zusätzliche Lösungsinformationsfindungsprozess muss z. B. durch Fragen und Antworten geführt werden.Of the The core of all these known systems is the search algorithm for Finding the right information or similar information in the Knowledge base. After the evaluation of the information, the chosen Information presented to the user in such a form be that the user can very quickly check whether the presented Information is the right information he needs, and if not, what to change must to find the right one. The additional solution information finding process must z. B. be guided by questions and answers.

Zusammenfassung der ErfindungSummary the invention

Es ist somit eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Expertensystem zu schaffen, das die erwähnten Probleme herkömmlicher Systeme vermeidet.It Thus, an object of the present invention is an expert system to create that mentioned Problems of conventional Avoiding systems.

Die Erfindung ist in den Ansprüchen beschrieben.The Invention is in the claims described.

Die Erfindung schafft somit eine neuartige Möglichkeit der Suchergebnisbewertung und Benutzerführung. Bei einem Ausführungsbeispiel der Erfindung werden alle Fragen und Antworten, die zu einem bestimmten Ergebnis führen, dem Benutzer angezeigt, uns stellen somit u. a. sicher, dass der Benutzer Vertrauen in die Entscheidungen des Systems bekommt.The Invention thus provides a novel possibility of search result evaluation and user guidance. In one embodiment The invention deals with all the questions and answers that come to a particular one Result, displayed to the user, us thus u. a. sure that User gets confidence in the decisions of the system.

Die vorliegende Erfindung adressiert die oben erwähnten Probleme im Stand der Technik durch Liefern einer Definition einer Wissensdarstellung in einer speziellen Struktur und auch einer optimierten Suche, die nicht nur den Inhalt sondern auch die Struktur, die gegebene Beziehung zwischen den verteilten Informationsteilen, verwendet, um die benötigten Informationen innerhalb der Wissensbasis zu finden und zu bewerten.The The present invention addresses the above-mentioned problems in the prior art Technique by providing a definition of a knowledge representation in a special structure and also an optimized search that not only the content but also the structure, the given relationship between the distributed pieces of information, used to get the needed information within the knowledge base to find and evaluate.

Die Erfindung liefert die Definition einer Wissensbasisstruktur, die eine schnelle Unterteilung der Wissensbasis in unterschiedliche Kategorien ermöglicht, und auch die Identifikation ähnlicher Informationsbereiche innerhalb der Wissensbasis. Die präsentierte Wissensbasisstruktur ermöglicht die Wiederverwendung bestehender Informationsstücke, um zusätzliche Arbeit zu sparen, wenn Wissen erzeugt oder gepflegt wird.The The invention provides the definition of a knowledge base structure that a rapid subdivision of the knowledge base into different ones Enables categories, and also the identification of similar ones Information areas within the knowledge base. The presented Knowledge base structure allows the reuse of existing pieces of information to save extra work when Knowledge is generated or maintained.

Die Erfindung liefert auch einen schnellen Suchmechanismus, um ähnliche Informationsstücke in großen Wissensbasen dieser Struktur zu identifizieren und auszuwählen. Dieser Mechanismus liefert auch die Möglichkeit, die exakte Position der Informationen in der Wissensbasis zu identifizieren, was dem Benutzer dabei hilft, zu prüfen, ob die gefundenen Informationen seinen Bedürfnissen entsprechen. Im Einzelnen bedeutet dies, dass die Suche automatisch die beste übereinstimmende Information vorschlägt und alle automatisch beantworteten Fragen anzeigt, die benötigt werden, um zu dieser Information zu führen. Dies ermöglicht es dem Benutzer, zu prüfen, ob die präsentierten Informationen zu seinen Bedürfnissen passen. Falls ferner eine vorgelegte Suchzeichenfolge die Information nicht eindeutig klassifizieren kann, liefert die Erfindung die Fähigkeit, den Benutzer zu einer eindeutigen Information zu führen, durch Fragen und Antworten, oder sogar das vorgeschlagene Ergebnis leicht zu korrigieren.The invention also provides a quick search mechanism to identify and select similar pieces of information in large knowledge bases of this structure. This mechanism delivers also the ability to identify the exact location of the information in the knowledge base, which helps the user to check if the information found matches his needs. Specifically, this means that the search automatically suggests the best matching information and displays all automatically answered questions needed to guide to this information. This allows the user to check whether the presented information matches his needs. Further, if a submitted search string can not uniquely classify the information, the invention provides the ability to guide the user to unique information through questions and answers, or even easily correct the proposed result.

Die Erfindung liefert auch die Fähigkeit, vorstrukturierte Informationen automatisch in die Wissensbasis zu laden und umzuwandeln. Diese vorstrukturierten Informationen können eine CBR-Wissensbasis oder eine bestehende Entscheidungsbaumwissensbasis sein. Sie können auch der Inhalt einer Intranet- oder Internetsite sein, wo die Vorstruktur durch die Links in den Dokumenten gegeben ist. Es ist nur wichtig, dass die Informationen, die in die Wissensbasis geladen werden müssen, eine Metastruktur aufweisen, die die Beziehung zwischen den unterschiedlichen Informationen darstellt. Über diesen Mechanismus schafft die Erfindung eine automatische Strukturierung von Informationen und eine automatische Erweiterung der Wissensbasis.The Invention also provides the ability pre-structured information automatically into the knowledge base load and convert. This pre-structured information can be a CBR knowledge base or existing decision tree knowledge base be. You can also the content of an intranet or internet site, where the preliminary structure given by the links in the documents. It's just important that the information that needs to be loaded into the knowledge base is one Exhibit the relationship between the different metastructures Information presents. about this mechanism provides the invention an automatic structuring of information and an automatic extension of the knowledge base.

Die Erfindung liefert auch eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um auf das Wissen in der Wissensbasis zuzugreifen. Aufgrund der Frage-/Antwortführung dieser Schnittstelle kann der Benutzer ohne tiefes Wissen die richtigen Informationen in der Wissensbasis finden.The Invention also provides a user friendly interface to to access the knowledge in the knowledge base. Due to the question and answer of this Interface allows the user without deep knowledge the right one Find information in the knowledge base.

Ferner liefert die Erfindung Werkzeuge für die manuelle Erzeugung von neuem oder zusätzlichem Wissen innerhalb einer bestehenden Wissensbasis und auch Pflege- und Verwaltungstools für Wissensneustrukturierung.Further The invention provides tools for the manual generation of new or additional Knowledge within an existing knowledge base and also nursing and administrative tools for Wissensneustrukturierung.

Aufgrund der gewählten Struktur und Wissensdarstellung innerhalb der Wissensbasis liefert die Erfindung eine Wissenspflegemechanismus auf der Basis von Verwendungs- und Zugriffsstatistiken.by virtue of the chosen one Structure and knowledge representation within the knowledge base provides the Invention a knowledge-based maintenance mechanism based on usage and access statistics.

Kurze Beschreibung der ZeichnungenShort description the drawings

Nachfolgend wird ein beispielhaftes Ausführungsbeispiel der Erfindung mit Bezugnahme auf die Zeichnungen näher beschrieben.following becomes an exemplary embodiment the invention with reference to the drawings described in more detail.

1 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer tatsächlichen bestehenden Web- (Internet-) basierten Benutzerschnittstelle zu der Wissensbasis. Die linke Seite des Bildschirms präsentiert die Frage-Antwort-Führung zu der Information, die rechte Seite des Bildschirms präsentiert die Suchmaschinenergebnisse. Diese Seite wird auch verwendet, um zusätzliche Informationen von dem nichtstrukturierten Teil der Wissensbasis zu präsentieren. 1 shows an embodiment of an actual existing Web (Internet) based user interface to the knowledge base. The left side of the screen presents the question and answer guidance to the information, the right side of the screen presents the search engine results. This page is also used to present additional information from the non-structured part of the knowledge base.

2 stellt den Umriss der Wissensbasisstruktur dar, mit der Benennungskonvention derselben, die es ermöglicht, jede Information innerhalb der Wissensbasis eindeutig zu identifizieren. 2 represents the outline of the knowledge base structure, with the naming convention of the same, which makes it possible to uniquely identify any information within the knowledge base.

3 stellt die erst Phase des Suchbewertungsprozesses in der strukturierten Wissensbasis dar, um die richtige Information zu finden. In dieser Phase wird nur der Inhalt genommen, um das Suchergebnis zu bewerten. 3 represents the first phase of the search evaluation process in the structured knowledge base in order to find the right information. In this phase, only the content is taken to rate the search result.

4 zeigt den ersten Schritt der zweiten Phase des Bewertungsprozesses, bei dem die Struktur und Beziehung zwischen den Informationen genommen wird, um eine Neubewertung der Ergebnisse der ersten Phase durchzuführen. 4 shows the first step of the second phase of the assessment process, where the structure and relationship between the information is taken to re-evaluate the results of the first phase.

5 zeigt, wie die Ergebnisse der zweiten Phase genommen werden, um die besten übereinstimmenden Informationen innerhalb der Wissensbasis zu fin den und wie die Wissensbasis in ähnliche Cluster unterteilt wird. 5 shows how to take the results of the second phase to find the best matching information within the knowledge base and how to split the knowledge base into similar clusters.

6 zeigt ein Beispiel näher, wie die Ergebnisse von einer Suchabfrage dem Benutzer auf einem Bildschirm angezeigt werden. 6 shows an example of how the results of a search query are displayed to the user on a screen.

7 zeigt ein Beispiel einer Bildschirmanzeige, bei der die Suchmaschinenergebnisse dem Benutzer zusammen mit der automatisch erzeugten Historie angezeigt werden. 7 shows an example of a screen display in which the search engine results are displayed to the user along with the automatically generated history.

8 zeigt ein Beispiel der Navigationsmöglichkeiten für den Benutzer unter Berücksichtigung der Historie/des Pfads. 8th shows an example of the navigation options for the user taking into account the history / path.

Detaillierte Beschreibung der Erfindungdetailed Description of the invention

Ein Wissensbasisstrukturierungsverfahren, das die oben erwähnten und anderen vorteilhafte Merkmale gemäß einem beispielhaften Ausführungsbeispiel der Erfindung aufweist, wird nachfolgend mit Bezugnahme auf 1–8 beschrieben. Fachleute auf diesem Gebiet werden ohne Weiteres erkennen, dass die hierin mit Bezug auf die Figuren gegebene Beschreibung nur Erklärungszwecken dient und den Schutzbereich der Erfindung auf keine Weise beschränken soll.A knowledge base structuring method having the above-mentioned and other advantageous features according to an exemplary embodiment of the invention will be described below with reference to FIG 1 - 8th described. Those skilled in the art will readily appreciate that the description given herein with reference to the figures is for explanatory purposes only and is not intended to limit the scope of the invention in any way.

Obwohl die vorliegenden Erfindung unter Verwendung von UNIX-Befehlen realisiert wurde, um die benötigten Algorithmen zu implementieren und unter Verwendung des UNIX-Dateisystems, um die Wissensbasis darzustellen und zu speichern, werden Fachleute auf diesem Gebiet erkennen, dass die allgemeinen Prinzipien der Erfindung mit anderen Betriebssystemen und Programmierungsumgebungen oder -sprachen verwendet werden können.Although the present invention has been implemented using UNIX instructions to implement the algorithms needed and to use the UNIX file system To represent and store knowledge bases, those skilled in the art will recognize that the general principles of the invention can be used with other operating systems and programming environments or languages.

Ein bestimmtes Ausführungsbeispiel der Erfindung wird für die Verwendung der Erfindung in einer Helpdesk-Umgebung beschrieben um die Helpdesk-Agenten mit Fehlersuchinformationen bezüglich technischen Softwareproblemen zu unterstützen. Um die neuen Konzepte und Ideen dieser Erfindung zu sehen, ist es wichtig, die Wissensdarstellung und -identifikation in der Wissensbasis des Systems, das in 2 präsentiert ist, zu verstehen.A particular embodiment of the invention will be described for use of the invention in a help desk environment to assist the help desk agents with debugging information regarding technical software issues. In order to see the new concepts and ideas of this invention, it is important to understand the knowledge representation and identification in the knowledge base of the system that is in use 2 is presented, to understand.

Die in 2 verwendeten Symbole haben die folgende Bedeutung:
Dreieck mit „Q" darin: Fragenknotendatei, Name wie Knoten-ID
Quadrat mit „A" darin: Aktionsknotendatei, Name wie Knoten-ID
Raute mit „C" darin: angehängtes Dokument
Pfeil, der vom Dreieck ausgeht: Verbindung über Knoten-ID-Name
Kreis mit Pfeil, der von demselben ausgeht: Verbindung über symbolische Verbindung in dem Dateisystem
Bezeichnungen des Typs „dn/Q1.?.?": Knotennamen (Knoten-ID)
Bezeichnungen des Typs „dn/A1.?.?": Knotennamen für eine Aktion.In the 2 used symbols have the following meaning:
Triangle with "Q" in it: question node file, name as node ID
Square with "A" in it: action node file, name as node ID
Rhombus with "C" in it: attached document
Arrow starting from the triangle: Connection via node ID name
Circle with arrow starting from the same: Connection via symbolic connection in the file system
Labels of the type "dn / Q1.?.?": Node name (node ID)
Labels of type "dn / A1.?.?": Node names for an action.

Das Wissen in der Wissensbasis der Erfindung kann in zwei Teile unterteilt werden, einen nichtstrukturierten Teil, der auf der rechten Seite von 2 gezeigt ist, und einen strukturierten Teil, der an der linken Seite gezeigt ist. Während der nichtstrukturierte Teil aus einer Sammlung von Dokumenten oder Referenzen zu Dokumenten besteht, ist der strukturierte Teil durch ein Netzwerk oder einen gerichteten Knotengraph dargestellt; diese Struktur kann auch als Entscheidungsgraph definiert werden. In dem strukturierten Teil sind die Wissensinformationen über die unterschiedlichen Knoten verteilt, so dass jeder Knoten nur eine Information besitzt, die benötigt wird, um zu dem nächsten Knoten zu führen. Bei dem bevorzugte Ausführungsbeispiele für ein Helpdesk-Unterstützungssystem besteht jeder Knoten aus einer Frage zusammen mit Antworten, die zu der nächsten Frage führen, bis eine endgültige Lösung gefunden wird. Diese Entscheidungsgraphstruktur ist ähnlich wie ein gerichteter Graph, während die Frage einem Knoten in dem Graph entspricht, eine Antwort einer gerichteten Flanke des Graphs entspricht. Dies ist vergleichbar mit Finit-Zustand-Automaten, die in Kompileraufbautechniken verwendet werden (z. B., A. V. Aho, R. Sethi, J. D. Ullman: „Compilers", Addison Wesley).The knowledge in the knowledge base of the invention may be divided into two parts, a non-structured part located on the right side of FIG 2 and a structured part shown on the left side. While the non-structured part consists of a collection of documents or references to documents, the structured part is represented by a network or a directed node graph; this structure can also be defined as a decision graph. In the structured part, the knowledge information is distributed over the different nodes so that each node has only one piece of information needed to go to the next node. In the preferred embodiment of a help desk support system, each node consists of a question along with answers leading to the next question until a final solution is found. This decision graph structure is similar to a directed graph, while the question corresponds to a node in the graph that corresponds to a response of a directed edge of the graph. This is similar to finite state automata used in compiler build techniques (e.g., AV Aho, R. Sethi, JD Ullman: "Compilers", Addison Wesley).

Jeder Knoten in dem strukturierten Teil der Wissensbasis kann auch einen Link/eine Referenz zu einem Dokument in dem nichtstrukturierten Teil der Wissensbasis enthalten. Mit diesem Konzept erstellt der strukturierte Teil eine Metastruktur zu dem nichtstrukturierten Teil der Wissensbasis. Diese Struktur ermöglicht es, eine Sequenz von Bedingungen und Symptomen (z. B. Fragen und Antworten) darzustellen, die benötigt wird, um die resultierenden Informationen zu beschreiben. Um jeden Knoten in dem strukturierten Teil eindeutig zu identifizieren, hat die Wissensbasis eine spezielle Benennungskonvention für jeden Knoten, dies bedeutet im Einzelnen, dass jeder Knoten einen eindeutigen Namen hat, die Knoten-ID. Aufgrund dieser Benennungskonvention ist eine schnelle Unterteilung der Wissensbasis in Teile, die zueinander gehören, möglich, wie es nachfolgend näher erklärt wird.Everyone Nodes in the structured part of the knowledge base can also have a Link / a reference to a document in the unstructured Part of the knowledge base included. Created with this concept structured part of a metastructure to the unstructured Part of the knowledge base. This structure allows a sequence of Present conditions and symptoms (eg questions and answers) which needed is to describe the resulting information. To everyone To uniquely identify nodes in the structured part, the Knowledge Base a special naming convention for everyone Node, this means in detail that each node has a unique Name has, the node id. Because of this naming convention is a rapid subdivision of the knowledge base into parts that relate to each other belong, possible, as it is closer below explained becomes.

Die Wissensbasis hat eine hierarchische Struktur. Der üblichste Knoten oder die erste Frage hat die Knoten-ID Q1. Dieser Knoten stellt den Eintrittspunkt in die Wissensbasis dar. Dies ist der Vaterknoten aller anderer Knoten der Wissensbasis. Jeder Knoten unter diesem Knoten erbt den Namen seines Vaters, vervollständigt durch die Nummer der Informationen/Antworten, die zu diesem Knoten führen. Im Einzelnen bedeutet dies, falls der Vaterknoten die Knoten-ID Q1.1 hat, und drei Flanken von diesem Knoten zu anderen Knoten führen, haben diese Knoten die Knoten-ID Q1.1.1, Q1.1.2 und Q1.1.3. Falls ein Knoten eine Referenz zu Dokumenten von dem unstrukturierten Teil der Wissensbasis hat, sind diese Dokumente ebenfalls der Knoten-ID dieses Knotens zugeordnet. 2 zeigt ein Beispiel der Benennungskonvention. In Gegensatz zu dem Dokument GB 2271005 ermöglicht die beschriebene Wissensbasis auch gerade zyklische Graphen und nicht nur Bäume.The knowledge base has a hierarchical structure. The most common node or question has node ID Q1. This node represents the entry point into the knowledge base. This is the parent of all other nodes of the knowledge base. Each node below this node inherits its father's name, completed by the number of information / responses leading to that node. Specifically, if the parent node has node ID Q1.1 and three edges lead from that node to other nodes, these nodes have node IDs Q1.1.1, Q1.1.2 and Q1.1.3. If a node has a reference to documents from the unstructured part of the knowledge base, those documents are also associated with the node ID of that node. 2 shows an example of the naming convention. In contrast to the document GB 2271005 The described knowledge base also enables straight cyclic graphs and not just trees.

Bei dem bevorzugten Ausführungsbeispiel der Erfindung wird jeder Knoten durch eine einzige ASCII-Datei in dem UNIX-Dateisystem dargestellt. Der Dateiname entspricht der zugeordneten Knoten-ID. So kann jeder Knoten leicht durch seinen Dateinamen identifiziert werden, der gleich der Knoten-ID ist.at the preferred embodiment of Each node is invented by a single ASCII file in the UNIX file system shown. The file name corresponds to the assigned node ID. So each node can be easily identified by its filename which is equal to the node ID.

Knoten, die Flanken enthalten, die zu anderen Knoten führen, Frageknoten, sind in einem anderen Verzeichnis in dem Dateisystem gespeichert als Blattknoten, Aktionsknoten, die keine ausgehenden Flanken haben. Dieses Datenspeicherverfahren ermöglicht eine getrennte Verwaltung und Berichterstattung der beiden möglichen Knotentypen, Frage- und Aktionsknoten. Der Inhalt jedes Knotens wird durch eine leicht erweiterbare Beschreibungssprache beschrieben. Die vollständige Definition der Wissensdatenbanksprache für die Knoten ist in dem erweiterten BNF (Backus-Naur-Formular) im Anhang am Ende der vorliegenden Beschreibung beschrieben.Nodes containing flanks leading to other nodes, question nodes, are stored in a different directory in the file system than leaf nodes, action nodes that have no outgoing edges. This data storage method allows separate management and reporting of the two possible node types, question and action nodes. The content of each node is described by an easily extensible description language. The full definition of the knowledge base language for the nodes is included in the extended BNF (Backus-Naur form) attached described at the end of the present description.

Ein typischer Frageknoten hat die folgende Struktur:
FRAGE::ADMED, 15.137.22.126, 14:14 08/26/97:: Art ihres HP-UX-Problems?
LNKDOC::http://www.grc.hp.com
ADDDOC::hpux/demo.htm
ANTWORT::keines der folgenden::Q1.1
ANTWORT::Installation/Aufrüstung::Q1.2
ANTWORT::LVM::Q1.3
ANTWORT::Kernel::/krn/Q1
ANFANG TEXTA typical question node has the following structure:
QUESTION :: ADMED, 15.137.22.126, 14:14 08/26/97 :: Type of HP-UX Issue?
LNKDOC :: http: //www.grc.hp.com
AddDoc :: hpux / demo.htm
ANSWER :: none of the following :: Q1.1
ANSWER :: Installation / Upgrade :: Q1.2
ANSWER :: :: LVM Q1.3
ANSWER :: kernel :: / krn / Q1
INITIAL TEXT

Dieser Bereich kann zusätzlichen Text als Beschreibung für den Knoten enthalten
ENDE TEXTThis area can contain additional text as a description for the node
END TEXT

Ein typischer Aktionsknoten hat die folgende Struktur:
AKTION::ADMED, hprtdc44.grc.hp.com, 16:16 02/12/97::HPUX; 9.X to 10.X kurzer Befehl – Aktualisierung
ANFANG TEXT
Faxen des angehängten Dokuments an den Kunden.A typical action node has the following structure:
ACTION :: ADMED, hprtdc44.grc.hp.com, 16:16 02/12/97 :: HPUX; 9.X to 10.X short command - update
INITIAL TEXT
Fax the attached document to the customer.

ENDE TEXTEND TEXT

AddDoc :: hpux / upgrade-kurzanl.fax
AddDoc :: hpux / upgrade_kurzanl.txt

Die vorliegende Struktur und Benennungskonvention der Erfindung liefert die folgenden Vorteile im Vergleich zum Stand der Technik:

1. Aufgrund der definierten Benennungskonvention der Wissensbasis liefert diese Erfindung eine schnelle Identifikation ähnlicher Informationsbereiche. Dieser Prozess ist in den folgenden Teilen näher beschrieben (siehe den Suchalgorithmus).
2. Die gewählte Benennungskonvention und -struktur ermöglicht ein schnelles und leichtes Verfahren zum Bestimmen des genauen Wegs zu jedem Knoten, nur durch Kennen der Knoten-ID. Dies ermöglicht eine klare Darstellung der Suchergebnisse für den Benutzer durch Liefern aller benötigten Informationen/Antworten, die zu diesem Knoten führen.
3. Aufgrund der direkt verbundenen Beziehung zwischen den Knoten weiß jeder Knoten über seine nachfolgenden Knoten Bescheid, die Zugriffszeit von einem Knoten zum anderen ist konstant, was für schnelle Helpdesk-Systeme sehr wichtig ist.
4. Aufgrund der gewählten verteilten Wissensspeicherung werden nur kleine Informationsteile in einer Datei gespeichert, die Struktur ermöglicht einen effizienten parallelen Zugriff und Pflege dieser Daten.
5. Ferner ermöglicht die Benennungskonvention die parallele Erweiterung der Wissensbasis ohne das Problem, dass die Inhalte uneinheitlich werden. Dieses Merkmal wird durch die hierarchische Struktur der Benennungskonvention und Wissensbasis bewirkt.
6. Die Erfindung liefert auch die Fähigkeit, jede bestehende vorstrukturierte Information in diese Struktur umzuwandeln, um die Vorteile der Erfindung zu bekommen. Beispielsweise können bestehende CBR-Wissensbasen automatisch in dieses Format umgewandelt werden, um von dem Suchalgorithmus zu profitieren, oder Websites können auch in dieses Format umgewandelt werden, um dem Benutzer eine viel bessere strukturierte und geführte Suche zu deren Inhalt zu liefern.

The present structure and naming convention of the invention provides the following advantages over the prior art:

1. Due to the defined naming convention of the knowledge base, this invention provides a quick identification of similar information areas. This process is described in more detail in the following sections (see the search algorithm).
2. The naming convention and structure chosen provides a quick and easy way of determining the exact path to each node, just by knowing the node ID. This allows a clear representation of the search results for the user by providing all needed information / responses leading to that node.
3. Due to the directly connected relationship between the nodes, each node knows about its subsequent nodes, the access time from one node to another is constant, which is very important for fast help desk systems.
4. Due to the chosen distributed knowledge storage only small pieces of information are stored in a file, the structure enables an efficient parallel access and maintenance of this data.
5. Furthermore, the naming convention allows for parallel expansion of the knowledge base without the problem of content becoming uneven. This feature is effected by the hierarchical structure of the naming convention and knowledge base.
6. The invention also provides the ability to transform any existing pre-structured information into this structure to obtain the benefits of the invention. For example, existing CBR knowledge bases can be automatically converted to this format to benefit from the search algorithm, or web sites can also be converted to this format to provide the user with a much better structured and guided search of their content.

Die Erfindung liefert ferner ein sehr effizientes Verfahren zum Identifizieren und Präsentieren ähnlicher Informationen in der Wissensbasis. Im folgenden Teil wird der Prozess der Identifikation und Präsentation von Informationen näher erklärt.The The invention also provides a very efficient method of identification and presenting more similar Information in the knowledge base. The next part is the process the identification and presentation of information closer explained.

Heute verwenden bestehende Suchmaschinen nur den Inhalt der gespeicherten Dokumente, um ein Suchergebnis zu bewerten. Die vorliegende Erfindung nimmt nicht nur den Inhalt der Dokumente, um das Suchergebnis zu bewerten, es sorgt auch für die Struktur oder Beziehung, in der die Informationen zusammengehören. Dieses Verfahren ermöglicht eine viel bessere Bewertung der Informationen. Insbesondere liefert es eine Frage/Antwort-geführte Suchmöglichkeit, die einen Benutzer zu den benötigten Informationen führt.today Existing search engines use only the content of the stored Documents to evaluate a search result. The present invention not only takes the content of the documents to the search result rate, it also cares the structure or relationship in which the information belongs together. This Procedure allows a much better rating of the information. In particular, it delivers a question / answer-led Search opportunity the one user to the needed Information leads.

Bei dem Lösungsansatz gemäß EP 334113 wird für tatsachenbasierte Systeme eine Schlussfolgerung gezogen. Im Unterschied dazu ist das Suchbewertungsverfahren der Erfindung nicht auf tatsachenbasierte Expertensysteme begrenzt; es gibt sogar nicht einmal einen Bedarf, wie bei dem erwähnten herkömmlichen Verfahren eine zusätzliche Struktur zu liefern oder zu definieren.In the solution according to EP 334113 a conclusion is drawn for fact-based systems. In contrast, the search evaluation method of the invention is not limited to fact-based expert systems; in fact, there is not even a need to provide or define additional structure in the conventional method mentioned.

Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Suchverfahrens besteht aus zwei Phasen, die zusammen kombiniert ein Ergebnis geben, das bezüglich Inhalt und Struktur der Informationen bewertet wird.One preferred embodiment The search process consists of two phases that combine together give a result that respects Content and structure of the information is evaluated.

Die erste Phase des Prozesses, die in 3 gezeigt ist, führt eine Bewertung der Informationen innerhalb der Wissensbasis nur bezüglich des Inhalts durch. Für diesen Schritt kann eine bestehende Standardvolltextsuchmaschine oder -algorithmus verwendet werden. Bei dem bevorzugten Ausführungsbeispiel der Erfindung wird der freie WAIS-sf (Wide Area Information Servers – structured fields = Weitbereichsinformationsserver – strukturierte Felder, d. h. eine Suchmaschine) für die inhaltsbezogene Suchbewertung genommen. Nach dieser Phase erhält jeder Knoten eine Bewertung bezüglich seines Inhalts (siehe 3, Zahlen auf der rechten Seite der Dreiecke). Die Bewertung des Knotens wird auf der Basis einer benutzervorgelegten Zeichenfolge zu der Suchmaschine durchgeführt. Diese Bewertung bildet die Basis für die nächste Phase des Bewertungsprozesses. Die anderen in 3 verwendeten Symbole haben die folgende Bedeutung (ähnlich wie die Symbole in 2):
Dreieck: Knotendatei, Name wie Knoten-ID
Bezeichnungen des Typs; „dn/Q1.1.1" = Knoten-ID-Name
Zahlen (z. B. 0, 1, 2, 3, 4): StandardvolltextsuchbewertungThe first phase of the process, which in 3 is shown, performs an evaluation of the information within the knowledge base only in terms of content. An existing standard full text search engine or algorithm may be used for this step. In the preferred embodiment of the invention, the free WAIS-sf (wide area information server) is used for the content-related search taken. After this phase, each node receives a rating for its content (see 3 , Numbers on the right side of the triangles). The evaluation of the node is performed on the basis of a user-supplied string to the search engine. This assessment forms the basis for the next phase of the evaluation process. The others in 3 Symbols used have the following meaning (similar to the symbols in 2 ):
Triangle: Node file, name as node ID
Designations of the type; "Dn / Q1.1.1" = node ID name
Numbers (eg 0, 1, 2, 3, 4): standard full-text search score

Die zweite Phase des Prozesses bewertet die Wissensbasis bezüglich der Struktur und Beziehung der Knoten und endet mit den besten übereinstimmenden Informationen in der Wissensbasis und auch den nächstähnlichen Informationen. Dieser detaillierte Prozess ist ebenfalls in 4 und 5 gezeigt. Diese Phase selbst kann in zwei Schritte unterteilt werden:

1. Phase 2a des Suchbewertungsprozesses, strukturbezogene Bewertung (4).
2. Phase 2b des Suchbewertungsprozesses, Bewertung und Auswahl der besten Übereinstimmung (5).

The second phase of the process evaluates the knowledge base regarding the structure and relationship of the nodes and ends with the best matching information in the knowledge base and also the next similar information. This detailed process is also in 4 and 5 shown. This phase itself can be divided into two steps:

1st phase 2a of the search evaluation process, structure-related evaluation ( 4 ).
2. Phase 2b of the search evaluation process, evaluation and selection of the best match ( 5 ).

Auf der Basis der Ergebnisse der ersten Phase während der Phase 2a werden diese Ergebnisse verwendet, um die Wissensbasis bezüglich der Beziehung der Knoten neu zu bewerten. Dieser Prozess wird von oben nach unten durchgeführt, so dass jeder Knoten einen neuen Wert Vnew erhält, der durch die folgende Formel zugewiesen wird:
Vnew = F(Vold, Vfathers, Vsons).Based on the results of the first phase during phase 2a, these results are used to re-evaluate the knowledge base regarding the relationship of the nodes. This process is performed from top to bottom so that each node gets a new value Vnew, which is assigned by the following formula:
Vnew = F (Vold, Vfathers, Vsons).

Vold entspricht dem Wert, der diesem Knoten von der ersten Phase zugewiesen ist, während Vfathers den Werten entspricht, die dem Vaterknoten dieses Knotens in dieser Phase (2a) zugewiesen werden.vold corresponds to the value assigned to this node by the first phase is while Vfathers corresponds to the values that the parent node of this node has in this Phase (2a).

Vsons entspricht den Werten, die den Sohnknoten in der ersten Phase zugewiesen werden. Vfathers sowie Vsons sind Vektoren von Werten. Dies bedeutet, dass ein Knoten mehr als einen Vater haben kann und auch mehr als einen Sohnknoten.Vsons matches the values assigned to the child node in the first phase become. Vfathers and Vsons are vectors of values. This means, that a knot can have more than one father and more than one a son node.

Bei dem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird die folgende Formel für die Bewertung verwendet: F(x, y[]) = x + sum(y[]),dies bedeutet Vnew = Vold + sum(Vfathers) (Gleichung 1) In the preferred embodiment, the following formula is used for the evaluation: F (x, y []) = x + sum (y []), this means Vnew = Vold + sum (Vfathers) (Equation 1)

Bei der obigen Gleichung stellt y[], z[] eine Vektor von Werten dar, sum (y[]) entspricht der Summe aller Elemente des zugewiesen Vektors.at In the above equation, y [], z [] represents a vector of values, sum (y []) is the sum of all elements of the assigned vector.

Nach der Beendigung des Bewertungsprozesses dieser Phase von oben nach unten hat jeder Knoten eine Bewertung bezüglich Inhalt und Beziehung innerhalb der Wissensbasis.To the completion of the evaluation process of this phase from above Below, each node has a rating in terms of content and relationship within the knowledge base.

Die in 4 verwendeten Symbole haben die folgende Bedeutung:
Dreieck: Knotendatei, Name wie Knoten-ID
„dn/Q1.1.1": Knoten-ID-Name
Zahlen in eckigen Klammern: Phase 2a strukturierte Bewertung
Andere Nummern: StandardvolltextsuchebewertungIn the 4 used symbols have the following meaning:
Triangle: Node file, name as node ID
"Dn / Q1.1.1": Node ID name
Figures in square brackets: Phase 2a structured evaluation
Other numbers: standard full text search rating

sDie folgende Phase 2b (5) unterteilt die Wissensbasis in Bereiche ähnlicher Informationen und endet mit den besten übereinstimmenden Informationen der Wissensbasis auf der Basis der Anfrage, die durch den Benutzer vorgelegt wird. Während dieses Prozesses werden die Informationen von unten nach oben bewertet, dies bedeutet von den tiefsten Knoten nach oben. Dies bedeutet, dass die bewerteten Werte von Sohn- zu Vaterknoten verarbeitet werden. Ähnlich wie bei der ersten Phase wird die Bewertung durch die folgende Gleichung durchgeführt:
Vend = F(Vnew, Vfathersnew, Vsonsnew).sThe following phase 2b ( 5 ) subdivides the knowledge base into areas of similar information and ends with the best matching knowledge base information based on the request presented by the user. During this process, the information is evaluated from the bottom up, meaning from the deepest node up. This means that the weighted values are processed from son to father node. Similar to the first phase, the evaluation is performed by the following equation:
Vend = F (Vnew, Vfathersnew, Vsonsnew).

Vend entspricht dem endgültigen neuen Wert des Knotens. Vnew entspricht dem Wert des Knotens von der Phase 2a. Vfathersnew entspricht den Werten der Väter von Phase 2a. Vsonsnew entspricht den Werten der Söhne von Phase 2b.Vend corresponds to the final one new value of the node. Vnew is the value of the node of phase 2a. Vfathersnew corresponds to the values of the fathers of Phase 2a. Vsonsnew corresponds to the values of the sons of phase 2b.

Bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird die folgende Gleichung für die Bewertung verwendet: F(x, y[], z[]) = max(z[]),dies bedeutet: Vend = max(Vsons), (Gleichung 2)oder der neue Wert des Knotens ist das Maximum der Werte seiner Sohnkonten.In a preferred embodiment, the following equation is used for the evaluation: F (x, y [], z []) = max (z []), this means: Vend = max (Vsons), (Equation 2) or the new value of the node is the maximum of the values of its son accounts.

Wie in Gleichung 1 bedeutet y[], z[] Vektoren von Werten, max(z[]) wählt das Maximum der Vektorelemente aus.As in Equation 1, y [], z [] means vectors of values, max (z []) selects that Maximum of the vector elements.

Die in 5 verwendeten Symbole bedeuten das Folgende:
Dreieck: Knotendatei oder angehängtes Kochbuch
„Dn/Q1.1.1": Knoten-ID-Name
Zahlen in eckigen Klammern: 2a. Phasenstrukturierte Bewertung
Zahlen in runden Klammern: 2b Phase Bester-Pfad-Bewertung
Andere Zahlen: Standardvolltextsuchebewertung
Pfeile mit zwei Köpfen: bester LösungspfadIn the 5 used symbols mean the following:
Triangle: Node file or attached cookbook
"Dn / Q1.1.1": Node ID name
Numbers in square brackets: 2a. Phase-structured evaluation
Numbers in parentheses: 2b Phase Best-Path Rating
Other numbers: standard full text search rating
Arrows with two heads: best solution path

Nach dem Beenden dieser Phase gibt es zumindest einen Pfad durch die Wissensbasis, der am besten zu der vorgelegten Anfrage des Benutzers bezüglich Inhalt und Beziehung der Knoten zueinander passt. Eine absteigende Sortierung des Knotens bezüglich seiner Bewertung präsentiert die nächstähnlichen Bereiche der Wissensbasis. Dieser Bewertungsprozess liefert im Vergleich zu den bestehenden Suchbewertungsprozessen die folgenden Vorteile und neuen Merkmale:

1. Dieser Lösungsansatz berücksichtigt nicht nur den Inhalt sondern auch die Beziehung der Informationen. Dies bedeutet, dass Informationen, die zusammengehören aufgrund ihrer Beziehung zusammen bewertet werden und nicht auf eine isolierte oder getrennte Weise. Dies bedeutet auch, dass der Prozess mit einer viel besseren Bewertung der Informationen endet.
2. Aufgrund der gewählten Benennungskonvention kann das Suchergebnis dem Benutzer zusammen mit allen benötigten Schritten präsentiert werden, die zu diesen Informationen führen. Dies gibt dem Benutzer die Fähigkeit, leicht zu prüfen, ob das präsentierte Suchergebnis wirklich seinen Bedürfnissen entspricht (siehe 6 und 7). Es ermöglicht es dem Benutzer auch, das Suchergebnis zu korrigieren und der geführten Frage/Antwortstruktur zu der am nächstbesten passenden Übereinstimmung zu folgen (siehe 7 und 8).
3. Aufgrund der gewählten Benennungskonvention bei dem bevorzugen Ausführungsbeispiel besteht der Suchbewertungsprozess aus dem folgenden Algorithmus:
1. Die Phase 1 Bewertung erzeugt eine Liste von Knoten-ID zusammen mit Bewertung
2. Sortieren der Ergebnisliste von Schritt 1 aufsteigend durch Knoten-ID-Name
3. Anlegen der Bewertung der Gleichung (Gleichung 1) an die Knoten von oben nach unten
4. Sortieren der Ergebnisliste von Schritt 3 absteigend durch Knoten-ID-Name
5. Anlegen der Bewertung von Gleichung (Gleichung 2) an die Knoten von oben nach unten
6. Sortieren der Ergebnisliste von Schritt 5 absteigend durch die letzte gegebene Bewertung jedes Knotens.
4. Aufgrund der verteilten Struktur des Inhalts- und Bewertungsprozesses kann die Bewertung auch effektiv auf Massivparallelsystemen implementiert werden.

After completing this phase, there is at least one path through the knowledge base that best fits the user's request for content and relationship of the nodes to each other. A descending sort of the node with respect to its rating presents the next similar areas of the knowledge base. This evaluation process provides the following advantages and new features compared to the existing search evaluation processes:

1. This approach takes into account not only the content but also the relationship of the information. This means that information that belongs together is valued together because of their relationship and not in an isolated or separate way. This also means that the process ends with a much better rating of the information.
2. Based on the chosen naming convention, the search result can be presented to the user along with any needed steps leading to that information. This gives the user the ability to easily check whether the presented search result really suits his needs (see 6 and 7 ). It also allows the user to correct the search result and follow the guided question / answer structure to the closest matching match (see 7 and 8th ).
3. Due to the chosen naming convention in the preferred embodiment, the search evaluation process consists of the following algorithm:
1. The Phase 1 rating generates a list of node ID along with rating
2. Sort the result list from step 1 in ascending order by node ID name
3. Apply the evaluation of the equation (Equation 1) to the nodes from top to bottom
4. Sort the result list from step 3 descending by node ID name
5. Apply the evaluation of equation (equation 2) to the nodes from top to bottom
6. Sort the result list from step 5 descending through the last given rating of each node.
4. Due to the distributed structure of the content and rating process, the score can also be effectively implemented on massively parallel systems.

6–8 stellen ferner die Vorteile der vorliegenden Erfindung dar. 6–8 sind beispielhafte Bildschirman zeigen eines Computers, wie sie dem Benutzer eines Expertensystems gemäß der Erfindung gezeigt werden. 6–8 umfassen auch „Blasen" wie z. B. „Suchanfrage", „Suche starten", „Bewertung", usw. in 6. Diese „Blasen" sind auf dem Computerbildschirm nicht angezeigt, sondern dienen nur zu Erklärungszwecken in Verbindung mit 6–8. 6 - 8th further illustrate the advantages of the present invention. 6 - 8th Figures 10 are exemplary screens of a computer as shown to the user of an expert system according to the invention. 6 - 8th also include "bubbles" such as "search query", "start search", "rating", etc. in 6 , These "bubbles" are not displayed on the computer screen but are for explanatory purposes only 6 - 8th ,

6 zeigt näher, wie die Ergebnisse von einer Suchanfrage dem Benutzer angezeigt werden. Neben der Bewertung des Ergebnisses werden die Art des Knotens, die endgültige Lösung (Ausrufezeichen) oder weitere benötigte Fragen (Fragezeichen) dem Benutzer angezeigt. 7 stellt den Prozess dar, wie ein benutzerausgewähltes Suchergebnis automatisch zusammen mit der Historien- oder Pfadinformation durch den Wissensbrowser angezeigt wird. 8 zeigt die Navigationsmöglichkeiten für den Benutzer unter Verwendung des Historienpfads, der durch das Suchergebnis präsentiert wird, um den systemerzeugten Vorschlag zu korrigieren. 6 shows in more detail how the results of a search query are displayed to the user. In addition to the evaluation of the result, the type of node, the final solution (exclamation point) or further questions (question marks) are displayed to the user. 7 represents the process of automatically displaying a user-selected search result along with the history or path information through the knowledge browser. 8th Figure 12 shows the navigation possibilities for the user using the history path presented by the search result to correct the system-generated suggestion.

Die vorliegende Erfindung wird beispielsweise für Helpdesk-Unterstützung von Software- und Hardwareproblemen in einer Antwortzentrale verwendet. Mit der Hilfe des vorliegenden Systems sind Agenten der ersten Reihe in dem Antwortzentrum in der Lage, Probleme zu lösen, für die vorher spezialisierte qualifizierte Personen oder Antwortzentrumsingenieure nötig waren. Die Erfindung kann auch verwendet werden, um eine Selbstqualifizierungs- und Lösungsschnittstelle für Kunden auf dem Internet zu liefern.The For example, the present invention is useful for help desk support of software and hardware problems used in a response center. With the help of the present Systems are agents of the first row in the answer center in the Able to solve problems for the previously specialized qualified persons or response center engineers were necessary. The invention may also be used to provide a self-qualification and solution interface for customers to deliver on the internet.

Die Erfindung kann auch verwendet werden, um eine viel bessere Schnittstelle zum Durchsuchen von Websites und für eine automatische Strukturierung von Webinformationen zu liefern. Aufgrund der Verwendung der Struktur und des Inhalts ist die Bewertung sehr viel besser als nur mit Inhalt. Außerdem ist die Fähigkeit, die gesamte Umgebung zu präsentieren die zu den Informationen führt, sehr sinnvoll für die Benutzer, um die präsenten Informationen zu lokali- sieren und zu prüfen. Aufgrund der verteilten Datenstrukturen der Erfindung ist es möglich, zusätzliche Online-Editor- und Pflegetools für die Wissensbasis zu liefern.The Invention can also be used to a much better interface for browsing websites and for automatic structuring to deliver web information. Due to the use of the structure and the content rating is much better than just content. Besides that is the ability, to present the entire environment which leads to the information very useful for the Users to the present Localize information and to consider. Due to the distributed data structures of the invention, it is possible to provide additional Online editor and Maintenance tools for to deliver the knowledge base.

Claims

An expert system for providing results on queries from users having a knowledge base, at least a portion of which is structured as a decision graph, where questions nodes and responses correspond to edges of the decision graph, and wherein a result on a user query is a path in the decision graph ie a sequence of questions and answers, characterized in that: the expert system is adapted to be automatic to get at least one path, ie answer questions automatically, which path best suits the user query, the obtaining of the path being based on ratings from nodes, the nodes having an initial evaluation of their content, and the expert system being adapted, to modify the initial rating of a node depending on the original rating of at least one connected adjacent node to obtain the rating based on which path best fits the user query, and wherein the expert system is adapted to provide the user with the to present automatically received questions and answers.

An expert system according to claim 1, wherein the nodes arranged in a hierarchy, each node (dn / Q1.2.3) directly associated with at least one of the following: (i) at least a parent node (dn / Q1.3) on an adjacent higher hierarchical level and (ii) at least one son node (dn / Q1.3.2.1) on an adjacent lower one Hierarchical level.

An expert system according to claim 2, wherein the system adapted to the original Evaluations or interim evaluations of the nodes based on the Father and / or son node of each node to modify.

An expert system according to any one of the preceding Claims, where the system is adapted to allow the user to to change the automatically obtained path that automatically presented questions and answers.

An expert system according to any one of the preceding Claims, where the system is adapted to the user automatically received questions and answers in a structured question / answer form showcase.

An expert system according to any one of the preceding Claims, where the system is adjusted to the original rating of a node based on a full text search engine or a full text search algorithm to rate.

An expert system according to any one of claims 2 to 6, where the system is adapted to the original Evaluations of nodes in two processes to modify, where a top-down process is performed in the decision graph, and the other process from the bottom up in the decision graph carried out becomes.

An expert system according to claim 7, wherein the system adapted to the original To modify reviews in the first process to intermediate assessments and the interim evaluations in the second process to modify the path based on the ratings received which will be generated in the second process.

An expert system according to claim 8, wherein the system is adjusted to the process generated from top to bottom in the process Interim ratings than the original rating of each Node plus the sum of the original Evaluate ratings of all parent nodes of the node.

An expert system according to claim 8 or 9, wherein The system is adapted to work in the process from top to bottom final Evaluate scores as the maximum of the child nodes of a node.

A method of delivering results to queries of users performed by an expert system having a knowledge base, wherein at least a part thereof is structured as a decision graph, with questions being nodes and responses correspond to edges of the decision graph, and wherein a result on a user query is a path in the decision graph is, d. H. a sequence of questions and answers, characterized the method comprises the following steps: Rate original Ratings of the nodes regarding their content; Modifying the original ratings of the nodes dependent from the original ones Evaluations of at least one of the connected adjacent nodes, to final To get ratings; and automatic getting at least a path, d. H. a sequence of questions and answers on the Base of the final Evaluating which path best matches the user query; Present the automatically received questions and answers by the path be presented to the user.