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Motivation and Objects

隨著網路市場的擴大,近年來的趨勢為獲取消費者的喜好,尋找相似內容來做推薦,因此推薦系統儼然成為提升服務品質的一大助力。在這樣的環境下,我們製作了一個購物網站並實作推薦系統,以使用者的眼動軌跡來判斷喜好,結合傳統的瀏覽紀錄加以改良。其目的是想藉由準確率的提升,縮短消費者選到滿意商品的時間,減輕用戶尋找到『正確選擇』的負擔。

我們希望在消費者瀏覽網站的同時,透過眼球追蹤來蒐集數據資料,追蹤眼球的軌跡,分析其注視區域、注視時間,加上點擊紀錄來增加準確度,在未來即可用累積的資料來判斷使用者的喜好並做調整,進而推薦最佳商品。在推薦系統實作上,我們採用基於內容的推薦,利用深度學習來提取商品特徵並計算其相似度。當使用者點擊下方的推薦按鈕,便會跳出一個新頁面,顯示出從商品庫中抓取的推薦商品。

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Environment

Introduction of all the softwares and hardwares that are used in this project

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System Overview

System backend and user interface

The method of producing webpage, data collection, SVM training, similarity calculation, and producing recommendation system.

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Demo Video

The red point represents user's sight.

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National Tsing Hua University Computer Vision Lab

Christina Chuang

Jessie Kao

DSPMT 2018

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