Buy What You See - Everywhere. Welche M glichkeiten Bietet Die Grafische Mustererkennung Zur Verbesserung Der Online-Produktsuche?

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,5, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Frankfurt früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Suchmaschinen haben unseren Zugriff auf die globalisierte Informationswelt revolutioniert.Private wie kommerzielle Nutzung ist alltäglich, für viele sogar unverzichtbar geworden. Beinahe alle in Bits und Bytes zerlegbaren Informationen können heute über das global vernetzte Internet von fast jedem Ort und zu jeder Zeit aufgerufen werden.Auch, wenn heutige Standards der Informationsbereitstellung in der Menschheitsgeschichte etwas noch nie Vorhandenes darstellen, so ist deren Entwicklungsprozess bei Weitem noch nicht abgeschlossen. Die Komplexität, die durch den individuellen Kontext jeder einzelnen Suche bedingt ist, steigt mit zunehmender, globaler Dimension der zu durchsuchenden Informationsmenge an. Die Innovation der Suchverfahren muss also - mit den Bedürfnissen der Nutzer, dem Stand der Technik und der Angebotssituation - Schritt halten, um die erwartete Ergebnisqualität zu sichern und langfristig zu verbessern. Hierzu ist es unerlässlich, kontinuierlich alternative Wege zu erforschen und neue Modelle zu entwickeln.Eine dieser Alternativen kann z.B. der Ansatz einer grafischen anstelle einer rein textbasierten Suche sein. Eine ausgereifte Ausführung dieses Verfahrens kann in ihrer kommerziellen Tragweite die nächste evolutionäre Entwicklungsstufe für den ohnehin stetig an Bedeutung gewinnenden Onlinehandel bedeuten (siehe auch Kapitel 2.2.3: "Chancen der Erweiterung" unter "Studie Social Commerce 2012").Diesen neuen Herausforderungen des Informationszeitalters, das aufgrund globalen Wachstums und stetig steigender Vernetzung zum komplexesten von Menschen geschaffenen System1 anwächst, kann mit Lösungen aus der Erforschung des besten, bisher bekannten, biologischen Informationsverarbe