Przejdź do treści
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica

Aktualnie: Studia Informatica Pomerania

ZN 878 SI nr 38
OpenAlex

Dane dotyczą tego artykułu lub rozdziału.

Rekord znaleziony w bazie

Cytowania
0
Pozycje bibliografii
17

Dane pobrane:

Pokazujemy ostatnie dostępne dane. Aktualizacja oczekuje lub nie powiodła się.

Zobacz w źródle (nowa karta)
OpenCitations

Dane dotyczą tego artykułu lub rozdziału.

Cytowania
0

Dane pobrane:

Pokazujemy ostatnie dostępne dane. Aktualizacja oczekuje lub nie powiodła się.

Zobacz w źródle (nowa karta)
Google Scholar
Znajdź w Google Scholar (nowa karta)

Wykorzystanie rozmytych map kognitywnych w modelowaniu przekazu interaktywnego

DOI: 10.18276/si.2015.38-17
Cytuj

Pełny tekst jest dostępny

ISSN:0867-1753
eISSN:2300-410X
Autorzy: Jarosław Wątróbski
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki

Katarzyna Witkowska
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki
Słowa kluczowe: rozmyte mapy kognitywne reklama internetowa eye tracking
Data wydania numeru / monografii:2015
Liczba stron:14 (227-240)
OAI-PMH:Metadane
CC BY-SA Open Access
Kod QR

Abstrakt

Obecne trendy w dziedzinie marketingu elektronicznego oraz promocji on-line wskazują na rosnącą popularność reklam internetowych. sposób projektowania reklam zaczyna ewoluować w kierunku one to one. wymusza to na twórcach reklam tworzenie spersonalizowanych przekazów. w przypadku modelowania przekazu interaktywnego zmiany mogą zachodzić w sposób dynamiczny. W związku z tą cechą modelowania przekazu interaktywnego przedstawiono model doboru treści reklamy bazujący na metodologii rozmytych map kognitywnych przy zastosowaniu eye trackingu.

PDF

Pobierz PDF
Podgląd PDF

Otwórz PDF

Bibliografia (24)
  1. Albert W. (2002), Do web users actually look at ads? A case study of banner ads and eyetracking technology, Proceedings of the Eleventh Annual Conference of the Usability Professionals’ Association.
  2. Axelrod R. (1976), Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites, Princeton University Press, Princeton, NJ.
  3. Chickering D., Heckerman D. (2000), Targeted advertising with inventory management, ACM Special Interest Group on E-Commerce (EC00), Minneapolis.
  4. Cowen L. (2001), An eye movement analysis of web-page usability. Unpublished Masters thesis, Lancaster University, Lancaster.
  5. Cowen L., Ball L.J., Delin J. (2002), An eye-movement analysis of web-page usability, w: People and Computers XVI – Memorable yet Invisible: Proceedings of HCI
  6. 2002i, red. X. Faulkner, J. Finlay, F. Détienne, Springer, London, s. 317–335.
  7. Dodge R., Cline S.T. (1901), The angle velocity of eye movements, „Psychological Review”, vol 8, no. 2, s. 145–157.
  8. Froelich W., Juszczuk P. (2009), Predictive Capabilities of Adaptive and Evolutionary Fuzzy Cognitive Maps – A Comparative Study. Inteligent System for Knowledge Management, „Studies in Computational Intelligence Series”, vol. 252, s. 153–174.
  9. Goldberg H.J., Kotval X.P. (1999), Computer interface evaluation using eye movements: Methods and constructs, „International Journal of Industrial Ergonomics”, vol. 24, s. 631–645.
  10. Hoffman D.L., Novak T.P. (1995), Marketing in Hipermedia Computer-Mediated Enviroment: Conceptual Foundations, Vanderbilt University, Nashville.
  11. Jacob R.J.K., Karn K.S. (2003), Eye tracking in Human-Computer Interaction and usability research: Ready to deliver the promises, w: The mind’s eye: Cognitive and applied aspects of eye movement research, red. J. Hyönä, R. Radach, H. Deubel, Elsevier, Ams
  12. Jankowski J. (2009), Interactive advertising in social networks with uncertain parameters, w: Some problems of internet’s technologies and applications, red. M. Łatuszyńska, K. Kompa, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, s. 25–38.
  13. Jankowski J. (2011), Integration of Collective Knowledge in Fuzzy Models Supporting Web Design Process, Gdynia, s. 395–404.
  14. Just M.J., Carpenter P.A. (1980), A theory of reading: From eye fixations to comprehension, „Psychological Review”, vol. 87 (4), s. 329–354.
  15. Kosko B. (1986), Fuzzy cognitive maps, „International Journal of Man-Machine Studies”, vol. 24, s. 65–75.
  16. Kosko B. (1988), Hidden patterns in combined and adaptive knowledge networks, „International Journal Of Approximate Reason”, vol. 2, s. 377–393.
  17. Kotler Ph., Postma P. (1999), The New Marketing Era, Marketing to the Imagination in a Technology World, McGraw-Hill, New York.
  18. Mohr S. (1997), The use and interpretation of fuzzy cognitive maps, Master’s Project, Rensselaer Polytechnic Institute.
  19. Papageorgiou E., Kontogianni A. (2011), Using Fuzzy Cognitive Mapping in environmental decision making and management: a methodological primer and an application, w: International Perspectives on Global Environmental Change, red. S.S. Young, S.E. Silvern,
  20. Poole A., Ball L.J. (2006), Eye Tracking in Human-Computer Interaction and Usability Research: Current Status and Future Prospects, w: Encyclopedia of Human Computer Interaction, red. C. Ghaoui, s. 211–219.
  21. Rust T. (1989), Advertising Media Models, Lexington Books.
  22. Sobczak A. (2007), Zastosowanie rozmytych map kognitywnych w planowaniu rozwoju zorientowanej na usługi architektury systemów informatycznych. Zarządzanie rozwojem organizacji, Wydawnictwo Politechniki Łódźkiej, Łódź.
  23. Stylios C., Groumpos P. (2004), Modeling complex systems using fuzzy cognitive maps, „Systems Man, Cybernetics, Part A: Systems Humans IEEE Transactions”, vol. 34 (1).
  24. Tsadiras A., Margaritis K. (1999), An experimental study of the dynamics of the certainty neuron fuzzy cognitive maps, „Neurocomputing”, vol. 24, s. 95–116.