Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
    • 指導教授
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 資訊管理學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/60037
完整後設資料紀錄
DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor曹承礎
dc.contributor.authorYan-Hao Huangen
dc.contributor.author黃彥皓zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-16T09:52:05Z-
dc.date.available2019-02-16
dc.date.copyright2017-02-16
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2017-01-13
dc.identifier.citation中文文獻
尹心妤. (2009). 展覽服務品質、滿意度與忠誠度關係之研究. 德明財經科技大學 服務業經營管理研究所.
王柏仁. (2015). 一種使用iBeacon進行室內位置感測的技術. 國立臺灣科技大學 電機工程系.
王培智. (2015). iBeacon 在博物館展會上之應用研究. 國立臺北教育大學 文化創意產業經營學系.
朱炳燁. (2014). 以低耗電藍牙裝置之訊號強度為基礎的室內定位方法設計與分析. 國立臺北科技大學 資訊管理研究所.
阮曉雯. (2014). 基於智慧型手機上的時間空間資訊進行使用者行為推測. 國立交通大學 資訊科學與工程研究所.
洪偉峻. (2014). 以藍牙通訊技術為核心的室內定向與辨識服務系統. 崑山科技大學 電腦與通訊研究所.
浦心蕙. (2014). 服務創新、服務品質、消費者滿意度與消費者行為意圖關係之研究-以消費型展覽為例. 中國文化大學 觀光事業學系.
郭清智. (2010). 應用Wi-Fi與GPS技術於室外定位之研究. 國立政治大學 地政研究所.
湯國俊. (2015). 應用藍牙室內定位技術於展館行動導覽之研究.
黃濟寰. (2014). 應用低耗電藍牙技術於室內定位之研究. 國立中興大學 資訊科學與工程學系.
黃瀚緯. (2014). 室內定位技術應用於健康照護之研究.
廖月照. (2014). 國際展覽規劃與管理對廠商展覽效益之研究. 嶺東科技大學 國際企業研究所.
潘治民;鄭雅云. (2005). 博物館觀眾消費行為之研究:以袖珍博物館為例. 博物館學季刊 19, 頁 99-113.
蔡松樺. (2012). 室內定位系統於世貿中心快閃佈建之實際經驗.
蕭銘鈞, 周倩. (1997). 台灣大學生網路使用行為, 使用動機, 滿足程度與網路成癮現象之初探.
鍾欣樺. (2014). 黃色小鴨展覽對遊客之吸引力、旅遊意象與滿意度之研究. 南華大學 旅遊管理學系旅遊管理碩士班.
簡肇胤. (2007年3月). 客戶消費行為分析—以休閒生活館交易資料. 北台灣學報 第 30 期.
英文文獻
AIOmran, HebsiAIAhmed, Zemerlyamal, & NgW PJason. (2012). Indoor localization and guidance using portable smartphones. The 2012 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology-Volume 03, 337-341.
AulieGebuhrKristoffer. (2015). Human Mobility Patterns from Indoor Positioning Systems. Norwegian University of Science and Technology Department of Computer and Information Science.
Donald J. PattersonLiao, Dieter Fox, and Henry KautzLin. (2003). Inferring High-Level Behavior from Low-Level Sensors. UbiComp 2003: Ubiquitous Computing, 73-89.
Edward Cutrell,Zhiwei Guan. (2007). What Are You Looking For? An Eye-tracking Study of. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. ACM.
Esri. (2012). Reveal More Value in Your Data with Location Analytics.
FagerjordB?rgeJ?rund. (2014). User Experience and Technical Solutions for Location Based Push Commercials.
Ferro, Erina, & PotortiFrancesco. (2005). Bluetooth and Wi-Fi wireless protocols: a survey and a comparison. Wireless Communications, IEEE 12.1, 12-26.
Fujihara, Akihiro, & YanagizawaTakuma. (2015). Proposing an extended iBeacon system for indoor route guidance. 2015 International Conference on. IEEE.
Galván-Tejada, E.Carlos, Carrasco-JiménezC.José, & Brena.F.Ramon. (2013). Bluetooth-WiFi based Combined Positioning Algorithm, Implementation and Experimental Evaluation. Procedia Technology 7, 37-45.
Jiawei Han, Hong Cheng,Dong Xin, Xifeng Yan. (2007). Frequent pattern mining: current status and future directions. Data Mining and Knowledge Discovery 15.1, 55-86.
KaasinenEija. (2002). User needs for location-aware mobile services. Springer-Verlag London Limited 2003.
Lin Liao,Donald, J. Patterson,Dieter Fox, Henry Kautz. (2007). Building Personal Maps from GPS Data. Artificial Intelligence, 171(5), 311-331.
MartinezDiezSantiago. (2013). CampusGuiden: Indoor Positioning, Data Analysis and Novel Insights. Norwegian University of Science and Technology Department of Telematics.
Robert Cooley, Bamshad Mobasher, Jaideep Srivastava. (1999). Data preparation for mining world wide web browsing patterns. Knowledge and information systems 1.1, 5-32.
SaabSamer. (JUNE 2011). A Standalone RFID Indoor Positioning System. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS.
ShahriarShaffat. (2015). Location based content delivery solution using iBeacon.
TaylorNathan. (2014). Marketing with Mobile Push Notifications in a. Grand Valley State University.
Valentin RaduKriara and Mahesh K. MarinaLito. (2013). Pazl: A Mobile Crowdsensing based Indoor WiFi Monitoring System. The University of Edinburgh.
VuLong, NahrstedtKlara, RetikaSamuel, & GuptaIndranil. (2010). Joint bluetooth/wifi scanning framework for characterizing and leveraging people movement in university campus. Proceedings of the 13th ACM international conference on Modeling, analysis, and simulation of wireless and mobile systems.
YangJingjing, WangZhihui, & ZhangXiao. (2015). An iBeacon-based Indoor Positioning Systems for Hospitals. International Journal of Smart Home Vol. 9, No. 7, 161-168.
ZhaoXiaojie. (2014). Does BTLE measure up against WiFi A comparison of indoor location performance. European Wireless 2014; 20th European Wireless Conference;1-6.
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/60037-
dc.description.abstract隨著行動裝置的普及,定位服務已經深入每個人的生活,而其中定位資料的收集更是資料分析的重要目標,可以透過移動的位置與路線來分析使用者的行為,但都主要都集中在戶外GPS的應用,在室內卻是較少涉及,目前的室內技術大都無法達到預定的成效,過去是以WIFI定位有最多的討論,在技術與資料上經研究都有很高的價值,但在現實層面因為硬體成本的考量而無法普及,沒有產生同等的效益,讓至今定位資料在室內部分都有很大的缺漏,而最近幾年Beacon藍芽定位的出現則為其帶來了新的可能,也被認為是未來室內定位的趨勢,但因發展尚淺,目前的研究還集中在技術的分析比較,在資料上並沒有太多著墨。有鑑於此,本研究目的是利用此技術來收集資料並用以分析使用者行為,驗證藍芽技術在資料收集上有其可行性,資料是從在「2015台北國際旅展」推行的一個應用藍芽定位服務的APP收集而來,並利用到點推播的適地性服務來評估應用成效。以三個面向來進行分析,一為行為統計分析,透過資料統計後可直接觀察的使用行為;二為空間應用分析,結合場域特色如路徑或位置分布,最後透過地圖化的方式來呈現;三為推播點成效分析,評估展覽中適地性服務的成效。而研究結果也證明從該技術收集來的資料可探討很多使用者的行為。在行為分析結果上,使用者會以一個場域為主要移動範圍,早上入場時段的使用者最多且使用時間也最長;在空間分析結果發現熱門位置會以同心圓的方式從中心往外擴,入口集中在有交通要道的方向、熱門路段為主要道路與出入口附近;最後推播點成效的評估上也顯示適地性服務能夠吸引使用者前往,從觸發機率、熱門路段分布、到達人數提升都顯示使用者對於這些位置的偏好;從行銷層面上看,對於使用者、店家攤位、活動主辦方、平台開發商四個主要關係人都有很大的行銷助益,在技術上與WIFI定位相比也有較好的表現,說明Beacon藍芽定位未來在室內定位會是重要趨勢。zh_TW
dc.description.abstractWith the popularity of mobile phone, the location data is an important way to realize user behavior. However, the current applications mainly focus on outdoor environment, and indoor relatively is seldom to be mentioned. In the past, WIFI positioning technology was discussed the most often and also got a lot of well research results. But in reality, it met many cost or venue problems and therefore can’t actually be used in real environment. Most Indoor positioning technology nowadays can’t reach desired performances, so there has having a very large gap between research and reality in indoor positioning so far. Fortunately, the emergence of BLE (bluetooth low energy) beacon technology in recent years brings the opportunity to solve the problem. The cost down of sensors let it considered to be the future trend of indoor positioning, and many studies have start to research on it. But because the development is still in its infancy, recently studies primary focus on technical discussions or literature reviews and less on data analysis.
The purpose of the study is to collect and analyze data from the beacon technology and find some user behavior to prove the value of data collecting in this technology. Data is from an exhibition, 'Taipei International Travel Fair 2015', with an app which can detect beacon signals. The app also provides a service that can let user get information depending on their location. This would be used to evaluate the effectiveness of the location-based service. The study will analyze the data in three ways to know the user behavior in the exhibition. First is behavior statistical analysis, to know how users behave in activity; second is space applications analysis, to know exhibition venues are how to be used; third is LBS performance analysis, to know the places that provide LBS service whether are attractive to users or not. The final results show that the location data from beacons can really find a lot of user behavior. In behavior analysis results, a half of users only move in one field. It has the most users in the morning, and the user in that period averagely has the longest use time. Space analysis finds that popular location will be distributed in the shape of concentric circles. Entrance would be located in the direction of traffic sites. Most of the popular routes are near the main road or entrance. The service performance evaluation also shows that location-based services can actually let users to leave for. Besides, in marketing aspect, it has great help for four related stakeholders: user, store, event organizer and platform developers. In technical aspect, it also has better performance than WIFI. These analysis results indicate that BLE beacon technology will actually be the future development trend of indoor positioning.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-16T09:52:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ntu-105-R03725003-1.pdf: 3978604 bytes, checksum: 5fc8731606a8b633c0ecefd99c782d49 (MD5)
Previous issue date: 2016
en
dc.description.tableofcontents第一章 緒論 1
第一節 研究動機與背景 1
第二節 研究目的與範圍 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻探討 5
第一節 使用者行為資料 5
第二節 定位資料的應用 5
第三節 戶外與室內的定位技術演進 7
第四節 WIFI定位技術 7
第五節 Beacon藍芽定位技術 9
第三章 研究方法 10
第一節 App系統描述 12
第二節 活動內容與場域介紹 19
第三節 資料的取得與內容 23
第四節 資料前置處理 27
第五節 分析方法 30
第四章 研究結果 36
第一節 分析結果-使用者行為分析 36
第二節 分析結果-場域空間應用 41
第三節 分析結果-廣告推播點成效 49
第四節 分析方法比較 54
第五節 價值討論 54
第六節 技術比較 57
第五章 結論 58
第一節 總結 58
第二節 研究限制 58
第三節 未來發展 60
參考文獻 61
中文文獻 61
英文文獻 63
dc.language.isozh-TW
dc.subject使用者行為zh_TW
dc.subject定位資料zh_TW
dc.subject室內定位zh_TW
dc.subject藍芽定位zh_TW
dc.subjectBLEzh_TW
dc.subjectBeaconzh_TW
dc.subjectUser Behavioren
dc.subjectBLEen
dc.subjectBluetooth Indoor Positioningen
dc.subjectIndoor Positioningen
dc.subjectLocation Dataen
dc.subjectBeaconen
dc.title探討Beacon藍芽定位技術在使用者行為分析的應用zh_TW
dc.titleA Study of BLE Beacon Technology in User Behavior Analysisen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear105-1
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee謝冠雄,盧信銘
dc.subject.keywordBeacon,BLE,藍芽定位,室內定位,定位資料,使用者行為,zh_TW
dc.subject.keywordBeacon,BLE,Bluetooth Indoor Positioning,Indoor Positioning,Location Data,User Behavior,en
dc.relation.page65
dc.identifier.doi10.6342/NTU201700064
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2017-01-13
dc.contributor.author-college管理學院zh_TW
dc.contributor.author-dept資訊管理學研究所zh_TW
顯示於系所單位:資訊管理學系

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
ntu-105-1.pdf
  未授權公開取用
3.89 MBAdobe PDF
顯示文件簡單紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved