2012
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Ellersiek, Timothy
,
Liebig, Thomas
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Hecker, Dirk
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Kopp, Christine
Informationen über das Kundenverhalten sind ein wesentlicher Forschungsbestandteil im Bereich des Marketings. Dabei hilft das Verstehen von Entscheidungsfindungsprozessendes potenziellen Kunden in einem raumzeitlichen Wechselspiel mit seiner Umgebung dem Anbieter die Qualität seines Produktes aufzuwerten. Bis vor kurzem wurden Veränderungen am Produkt häufig durch Trial-and-Error-Methoden vorgenommen; heute jedoch erlauben neuartige Technologien wie beispielsweise Bluetooth, GPS oder Video neue Möglichkeiten, dem Anbieter zielgenaue Qualitäts-Validierungen seiner Produkte durchzuführen. In dem vorliegenden Beispiel wird der vorangehende Sachverhalt auf die Mobilität im Duisburger Zoo übertragen. Repräsentative Daten über das Bewegungsverhalten der Besucher werden unter Wahrung der Privatsphäre in einem siebentägigen Versuchszeitraum anhand von Bluetooth-Tracking erfasst, anschließend aufbereitet, analysiert und interpretiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Reproduktion von Mobilitätsinformationendurch die Erfassung von privaten Endgeräten der Besucher mittels einer kostengünstigen Technologie wie das Bluetooth möglich ist.
2008
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May, Michael
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Hecker, Dirk
,
Körner, Christine
,
Scheider, Simon
,
Schulz, Daniel
We introduce s-kNN, a nearest neighbor based spatial data mining algorithm. It belongs to the class of vector-geometry based algorithms that reason on complex spatial objects instead of point measurements. In contrast to most methods in this class, it does on the fly spatial computations that cannot be replaced by a preprocessing step without sacrificing efficiency. The key is a partial evaluation scheme for efficient computations. The algorithm is fully integrated into an object-relational spatial database. It is the basis for traffic frequency predictions (vehicles and pedestrians) for all German cities larger than 50,000 inhabitants and is the basis for pricing of posters in Germany.