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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Image Clustering for Marketing Purposes

verfasst von : Daniel Baier, Ines Daniel

Erschienen in: Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Clustering algorithms are standard tools for marketing purposes. For example, in market segmentation, they are applied to derive homogeneous customer groups. However, recently, the available resources for this purpose have extended. So, e.g., in social networks potential customers provide images – and other information as e.g. profiles, contact lists, music or videos – which reflect their activities, interests, and opinions. Also, consumers are getting more and more accustomed to select or upload personal images during an online dialogue. In this paper we discuss, how the application of clustering algorithms to such uploaded image collections can be used for deriving market segments. Software prototypes are discussed and applied.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Image Clustering for Marketing Purposes
verfasst von
Daniel Baier
Ines Daniel
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization

Print ISBN: 978-3-642-24465-0

Electronic ISBN: 978-3-642-24466-7

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24466-7_49