E-baserade aktivitetshanteringssystem lovar att ge användarna bättre verktyg för att hantera ökande volymer av e-post, genom att organisera e-post enligt en användares aktiviteter. Nuvarande aktivitetshanteringssystem klassificerar inte automatiskt inkommande meddelanden efter den aktivitet som de tillhör, utan förlitar sig istället på enkla heuristik (t.ex. meddelandetrådar) eller ber användaren att manuellt klassificera inkommande meddelanden som tillhörande en aktivitet. Detta dokument presenterar flera algoritmer för att automatiskt känna igen e-postmeddelanden som en del av en pågående aktivitet. Våra basmetoder är användningen av meddelandesvar på trådar för att bestämma aktivitetsmedlemskap och en naiv Bayes klassificering. Våra SimSubset och SimOverlap algoritmer jämför de personer som deltar i en aktivitet mot mottagarna av varje inkommande meddelande. Vår SimContent algoritm använder IRR (en variant av latent semantisk indexering) för att klassificera e-postmeddelanden i aktiviteter som använder likhet baserat på meddelandeinnehåll. En empirisk utvärdering visar att var och en av dessa metoder ger en betydande förbättring av baslinjemetoderna. Dessutom visar vi att ett kombinerat tillvägagångssätt som röstar för de enskilda metodernas förutsägelser fungerar bättre än varje enskild metod ensam.
Till exempel Drezde et al. REF använder Naïve Bayes classifier och en uppsättning märkta e-postmeddelanden som ett grundläggande tillvägagångssätt för att definiera e-postaktivitetsmedlemskap i sin studie.
Automatically classifying emails into activities
{'venue': "IUI '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}