Cristin-resultat-ID: 1976989
Sist endret: 8. januar 2022, 18:56
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2019

Automated Product Localization through Mobile Data Analysis

Bidragsytere:
  • Magnus Karsten Oplenskedal
  • Amirhosein Taherkordi og
  • Peter Herrmann

Bok

20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM)
ISBN:
  • 978-1-7281-3364-5

Utgiver

IEEE conference proceedings
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2019
Sider: 18 - 26
ISBN:
  • 978-1-7281-3364-5

Klassifisering

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: Informatikk og datateknikk
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Automated Product Localization through Mobile Data Analysis

Sammendrag

Recent developments in the field of indoor RealTime Locating Systems (RTLS) using mobile devices stimulate decision support for users. For instance, smartphone-based navigation in shops can enable location-aware recommendations of certain products to customers. An impeding factor to realize such systems is that they need the exact position of products. Existing product localization solutions, however, are based on tagging or manual location registering which tend to be quite costly and laborious. In this paper, we propose an automated product localization approach solving this problem. Our system infers the location of products based on the results of accumulating two sets of customer data, i.e., the locations at which the customers stop for picking up items as well as the list of the items, they purchase. These two data sets are accumulated for a large number of users, making it possible to build correct mappings between the products and their positions. We introduce a basic version of our localization algorithm and two extensions. One helps to improve calculating the position of relocated products while the other one fosters a faster localization using a smaller number of user data sets. We discuss the results of various simulation runs which give evidence that our system has a good potential to work in practice.

Bidragsytere

Magnus Karsten Oplenskedal

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informasjonssikkerhet og kommunikasjonsteknologi ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Amirhosein Taherkordi

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Digitale infrastrukturer og sikkerhet ved Universitetet i Oslo
Aktiv cristin-person

Peter Michael Herrmann

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Peter Herrmann
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informasjonssikkerhet og kommunikasjonsteknologi ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1 - 3 av 3

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM).

Sarwat, Mohamed; Zheng, Baihua; Zheng, Kevin Kai. 2019, IEEE conference proceedings. Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1