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應用iBeacon定位技術結合巨量資料分析於購物推薦服務

為了解決ios登入google play的問題，作者李永仁 這樣論述：

巨量資料時代來臨，零售商開始重視消費者資訊，籍由會員卡，記錄消費者相關資料，透過巨量資料的分析，推薦消費者喜好商品，然而，以往應用於實體商店上的資料探勘，無法分析購買過程中的任何行為，僅能分析結帳後的購買記錄。隨科技快速進步，Apply宣布智慧型手機微定位技術(iBeacon)，室內定位精度提升，透過高普及率的智慧型手機，使實體商店有機會收集到消費者位置資料。籍由消費者定位，獲得更多消費資料，分析消費者習慣，經由智慧型手機，在購買過程中給於即時推薦，改變以往僅能在結帳後的推薦狀況。本研究模擬小型賣場，實驗室大小：9*9公尺梯形狀，透過智慧型手機與iBeacon技術取得Received Sig

nal Strength Indication (RSSI)，再使用二五進制數記法取參考點代表；運用LandMarc演算法及購物籃分析，計算消費者位置點、區域位置與停留時間，探勘消費者購物過程資料，即時推薦消費者喜愛商品。