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Buy what you see - everywhere: Welche Möglichkeiten bietet die grafische Mustererkennung zur Verbesserung der Online-Produktsuche?

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Eine Welt ohne Suchmaschinen ist für die meisten - am technologischen Fortschritt teilhabenden Menschen - nicht mehr vorstellbar. Die Entwicklung der Suchmaschinen schreitet, bei gleichzeitig steigenden, verfügbaren Informationsmengen, immer weiter voran. Doch eines hat sich bis heute nicht verändert: Primär `schreiben` wir seit über 20 Jahren Suchbegriffe, nach denen das World Wide Web durchsucht werden soll. Diese Einschränkung hält eine bequeme Möglichkeit der Suchmaschinennutzung von der Ausbreitung auf mobile Endgeräte ab. Könnte die Eingabe der Suchmotive einfacher, beispielsweise auch visuell - mit einem Foto von einem Smartphone oder vielleicht sogar mit einer Brille à la `Google Project Glass` - erfolgen, würde die bereits vorhandene Vernetzung mit dem Internet in einer neuen, vielversprechenden Form zur Verfügung stehen. Die unmittelbare Verarbeitung der visuellen Daten kann am folgenden Beispiel verdeutlicht werden: Man sieht ein Fahrrad und macht davon ein Foto, woraufhin sämtliche Online-Shops nach dem Produktfoto durchsucht und die Ergebnisse der Online- und herkömmlichen Fahrradshops aufgezeigt werden. Zusätzlich werden z. B. die Positionen der Fahrradshops auf einer Umgebungskarte mit entsprechenden Navigationsvorschlägen angeboten. Weitere Dienste, wie z. B. Produktrating, werden naturgemäß Verwendung finden, sobald der Medienbruch überwunden ist. Die Technologie zur Überwindung dieses Medienbruchs zwischen visueller, grafischer Eingabe und der konventionellen Internetsuche ist der zentrale, auf neuronalen Netzen basierende Schwerpunkt dieses Buches.
Hersteller: BACHELOR & BACHELOR MASTER PUBLISHING & MASTER PUBLISHING
Marke: BACHELOR & BACHELOR MASTER PUBLISHING & MASTER PUBLISHING
EAN: 9783863419509
Kat: Karten/Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik/Informatik, EDV/Sonstiges
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:::: Karten/Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik/Informatik, EDV/Sonstiges
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···· aufgenommen: 30.07.2020 · 05:32:25
···· & überprüft: 14.10.2020 · 02:50:12 zum letzten mal im Datenfeed gesehen
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