Market Segmentation Using Color Information of Images

Ines Daniel; Sarah Frost; Daniel Baier

doi:10.7903/ijecs.1400

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?	表示一个字母切截，输入两个?表两个字母，依此类推，例：输入「Appl?」，查得结果应为appl e , appl y … ( 常用于英文字查询 )
*	表示不限字母切截，由0~n. 例：输入「appl*」，查得结果应为appl e , appl es , appl y , appl ied , appl ication … ( 常用于英文字查询 )
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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

使用DOI作为永久连结

每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

什么是预刊文章？

为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

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引用范例(视不同引文格式规范可能有所差异)：

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doi:DOI 号

来源数据

P137 - 144

基础与应用科学 > 资讯科学
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社会科学 > 管理学

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Market Segmentation Using Color Information of Images

Ines Daniel ； Sarah Frost ； Daniel Baier

International Journal of Electronic Commerce Studies ； 6 卷 1 期 (2015 / 06 / 01) ， P137 - 144

英文 DOI： 10.7903/ijecs.1400

Color Space ； Image Clustering ； Market Segmentation

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摘要 │ 参考文献 (14) │ 国际计量

并列摘要〈TOP〉

Market segmentation is an important area of marketing. In this field, researchers use clustering algorithms to divide customers into homogeneous groups. Traditionally, these groups are formed on the basis of survey data. In these surveys, the test persons often have to answer a variety of questions. With the increasing amount of digitalization and improved technical capabilities, new databases are now available for this purpose. For example, potential customers might provide photos that describe their activities, interests, or opinions. In the area of content-based image retrieval (CBIR) there are various methods that currently exist to analyze the similarity of such photos, e.g., using distributional descriptors of colors, textures, or shapes. In this paper we discuss which dissimilarity measures could be used to segment photos by hierarchical clustering on the basis of color. For this purpose we analyzed 2,100 images concerning three color spaces RGB, HSV and CIE L*a*b* using different distance measures as the basis for hierarchical clustering.

参考文献 ( 14 ) 〈TOP〉

Facebook, Statistik. Retrieved on January 16, 2012, from http://www.facebook.com/press/info.php?statistics.
Batchelor, B.G.(2012).Machine vision for industrial applications.Machine Vision Handbook,London:
Daniel, I.,Baier, D.(2013).Lifestyle segmentation based on contents of uploaded images versus ratings of items.Algorithms from and for Nature and Life Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization,Heidelberg:
Geman, D.,Geman, S.,Graffigne, C.,Dong, P.(1990).Boundary detection by constrained optimization.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,12(7),609-628.
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国际计量

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