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Lingua: Inglese
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
ISBN 10: 363918498X ISBN 13: 9783639184983
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Da: preigu, Osnabrück, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Mobile Commerce | Personalized Mobile Advertising Application Using Bayesian Networks | Xu Jingjun | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2009 | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639184983 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Aggiungi al carrelloKartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: XU JingjunJingjun XU, PhD student, Management Information Systems, University of British Columbia, Vancouver, Canada, with over 10 publications in areas of mobile commerce and electronic commerce. Shaoyi LIAO, Associate Professor of.
Lingua: Inglese
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
ISBN 10: 363918498X ISBN 13: 9783639184983
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Lingua: Inglese
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2009
ISBN 10: 363918498X ISBN 13: 9783639184983
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Advances in wireless technology increase the number of mobile device users and give pace to the rapid development of mobile commerce conducted with these devices. Empowered by the Web s interactive and quick-response capabilities, one-to-one mobile marketing is a very promising direct marketing channel. However, the success of mobile commerce largely depends on whether personalization can be utilized to deliver highly personalized and context sensitive information to mobile clients. To realize the personalization function in mobile advertising, Bayesian Network-based user-modeling technique is adopted. We propose that context, content, and user preferences are the important components that can be utilized to achieve personalization effect in mobile advertising application. The collected data of user information from the empirical study is used as prior probabilities for the Bayesian network. The personalized Bayesian Network-based prototype consists of a user model, a context model, a content component and a matching engine to deliver more relevant advertisements to customers through mobile devices.