Context-Aware, Model-based Team Recommendation

Open Innovation ist ein Paradigma, um Innovationen in einem offenen Prozess zu erschaffen. Eine extrem offene Variante dieser Prozesse sind beispielsweise Free/Open Source Projekte. In Open Innovation Projekten sollen Ideen, Produkte und/oder Inhalte organisationsübergreifend genutzt und durch interne oder externe Wege auf den Markt gebracht werden. In diesem Zusammenhang können sich Mitglieder verschiedener Organisationen zu Teams zusammensetzen und durch die entstehende neue Kollaboration neue Produkte erschaffen.

Aufgrund der zahlreichen unterschiedlichen Organisationen und der daher hohen Anzahl an möglichen Teammitglieder ist es für Projektmanager schwer festzustellen, welche Teammitglieder aus der Open Innovation Community zu einem Team zusammengestellt werden könnten. Daher können automatisierte Verfahren genutzt werden, um Personen bei der Zusammensetzung von Teams im Open Innovation-Umfeld zu unterstützen.

Algorithmische Unterstützung bei der Zusammenstellung eines Teams kann verschiedenartig realisiert werden. Abhängig davon, welcher Aspekt von Teamzusammensetzung besonders unterstützt werden soll (Projekttyp, Zusammensetzungsstrategie oder organisatorische Bedingungen), werden am Lehrstuhl einzelne Algorithmen entwickelt, die Teams zusammensetzen und empfehlen können. Aufgabe dieser Abschlussarbeit ist es, die verschiedenen Algorithmen vorzustellen und zu charaktiersieren, und anhand dieser Klassifikation ein Konzept zu erstellen, dass möglichst alle drei Aspekte algorithmsich unterstützen kann und die Vor- und Nachteile der einzelnen Algorithmen minimiert. Eine Evaluierung und Demonstration des Ansatzes soll die Arbeit abschließen.
Ihre Qualifikationen

• Sehr Gute Kenntnisse in (Java) Web Programmierung (Servlets, JSP, etc.) oder ähnliches
• Gute Kenntnisse in Datenbankentwurf und SQL
• Vorteilhaft, aber nicht zwingend notwendig, sind Erfahrungen mit Constraint-based Reasoning und Case-based Reasoning

Bei Interesse senden Sie Ihren Lebenslauf an brocco@in.tum.de