零售店顾客行为分析系统：设计与实现
机器学习
2023-09-08 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
摘要
理解零售店中的顾客行为，通过为服务增添个性化价值，在提升顾客满意度方面起着关键作用。行为分析揭示了顾客与商店商品及其他人交互中的总体与细节模式，为店经理提供顾客偏好的洞察。若干解决方案旨在借助统计可视化识别特定行为来利用此类数据。然而，现有方法局限于分析小规模顾客行为集合，采用常规方法检测行为，未使用深度神经网络等深度学习技术——后者是计算机视觉领域的强大方法。此外，这些方法在可视化系统所获取的行为数据时仅提供有限的图形。本研究提出一个包含三个主要部分的框架：顾客行为的数学建模、基于高效深度学习系统的行为分析，以及个体与群体行为可视化。各模块及整个系统均使用零售店真实场景数据进行了验证。
引用
@article{arxiv.2309.03232,
title = {Retail store customer behavior analysis system: Design and Implementation},
author = {Tuan Dinh Nguyen and Keisuke Hihara and Tung Cao Hoang and Yumeka Utada and Akihiko Torii and Naoki Izumi and Nguyen Thanh Thuy and Long Quoc Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.03232},
year = {2023}
}