The recommendation system automatically provides the predicted items which are expected to be purchased by analyzing the previous customer behaviors. This recommendation system has been applied to many e-commerce businesses, and it is generating positive effects on user convenience as well as the company's revenue. However, there are several limitations of the existing recommendation systems. They do not reflect specific criteria for evaluating products or the factors that affect customer buying decisions. Thus, our research proposes a collaborative recommendation model algorithm that utilizes each customer's online product reviews. This study deploys topic modeling method for customer opinion mining. Also, it adopts a kernel-based machine learning concept by selecting kernels explaining individual similarities in accordance with customers' purchase history and online reviews. Our study further applies a multiple kernel learning algorithm to integrate the kernelsinto a combined model for predicting the product ratings, and it verifies its validity with a data set (including purchased item, product rating, and online review) of BestBuy, an online consumer electronics store. This study theoretically implicates by suggesting a new method for the online recommendation system, i.e., a collaborative recommendation method using topic modeling and kernel-based learning.
Thanks to the rapid development of information technologies, the data available on Internet have grown rapidly. In this era of big data, many studies have attempted to offer insights and express the effects of data analysis. In the tourism and hospitality industry, many firms and studies in the era of big data have paid attention to online reviews on social media because of their large influence over customers. As tourism is an information-intensive industry, the effect of these information networks on social media platforms is more remarkable compared to any other types of media. However, there are some limitations to the improvements in service quality that can be made based on opinions on social media platforms. Users on social media platforms represent their opinions as text, images, and so on. Raw data sets from these reviews are unstructured. Moreover, these data sets are too big to extract new information and hidden knowledge by human competences. To use them for business intelligence and analytics applications, proper big data techniques like Natural Language Processing and data mining techniques are needed. This study suggests an analytical approach to directly yield insights from these reviews to improve the service quality of hotels. Our proposed approach consists of topic mining to extract topics contained in the reviews and the decision tree modeling to explain the relationship between topics and ratings. Topic mining refers to a method for finding a group of words from a collection of documents that represents a document. Among several topic mining methods, we adopted the Latent Dirichlet Allocation algorithm, which is considered as the most universal algorithm. However, LDA is not enough to find insights that can improve service quality because it cannot find the relationship between topics and ratings. To overcome this limitation, we also use the Classification and Regression Tree method, which is a kind of decision tree technique. Through the CART method, we can find what topics are related to positive or negative ratings of a hotel and visualize the results. Therefore, this study aims to investigate the representation of an analytical approach for the improvement of hotel service quality from unstructured review data sets. Through experiments for four hotels in Hong Kong, we can find the strengths and weaknesses of services for each hotel and suggest improvements to aid in customer satisfaction. Especially from positive reviews, we find what these hotels should maintain for service quality. For example, compared with the other hotels, a hotel has a good location and room condition which are extracted from positive reviews for it. In contrast, we also find what they should modify in their services from negative reviews. For example, a hotel should improve room condition related to soundproof. These results mean that our approach is useful in finding some insights for the service quality of hotels. That is, from the enormous size of review data, our approach can provide practical suggestions for hotel managers to improve their service quality. In the past, studies for improving service quality relied on surveys or interviews of customers. However, these methods are often costly and time consuming and the results may be biased by biased sampling or untrustworthy answers. The proposed approach directly obtains honest feedback from customers' online reviews and draws some insights through a type of big data analysis. So it will be a more useful tool to overcome the limitations of surveys or interviews. Moreover, our approach easily obtains the service quality information of other hotels or services in the tourism industry because it needs only open online reviews and ratings as input data. Furthermore, the performance of our approach will be better if other structured and unstructured data sources are added.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.24
no.4
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pp.323-334
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2004
Silage yield Potential and some agronomic characteristics of Korean improved and introduced corn hybrids from the United States were tested for five year in Gyeongsan, Gyeongsangbug-do and for one year in Hongcheon, Gangwon-do. 1. At 20 days after emergence, plant height and dry matter of hybrids were different, while the early growth of the hybrids was not correlated to the culm length and silage yield. 2. In Cyeongsan, silage yield potential of Suwon19 was relatively high, while most susceptible to rice black-streaked dwarf virus (RBSDV) disease and leaf senescence at harvest time. In contrast, silage yield potential and resistance to RBSDV of Cwanganok were moderate, while susceptible to leaf senescence at harvest. Generally, Suwon19 showed similar or higher yield than most introduced hybrids, while some introduced hybrids showed lower silage yield than Korean improved hybrids. Most introduced hybrids were more resistant to RBSDV and leaf senescence at harvest time compared to Korean improved hybrids. 3. In Hongcheon, silage yield of three Korean improved hybrids were lower than that of NC+5514 and DK729, while similar or higher than other introduced hybrids. af senescence of all Korean hybrids was severer compared to introduced hybrids.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.372-374
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2020
최근 화장품이나 뷰티산업의 성장이 가속화되고 있다. 이에 따라 시장에 다양한 뷰티제품들이 출시되고 있지만 그로 인해 오히려 본인에게 적합한 제품이 무엇인지 알지 못하는 경우가 많다. 온라인을 통해 구매하는 경우 구매후기 및 광고에 의지해야 하며 전문가의 조언을 구하기 위해서는 오프라인 상점을 방문할 수밖에 없다. 그러나 오프라인 상점을 방문한 경우에도 자신에게 적합한 화장품을 추천받는 것 또한 다분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 온라인 환경에서 소비자에게 맞는 상품의 광고 및 정보를 받을 수 있는 화장품 추천 서비스를 제안한다. 또한 제안서비스는 AI기능을 적용하여 기존의 방식보다 소비자 친화적인 서바스를 제공하는 것을 목표로 한다.
This is a dissertation about the state and cable television industry relationship during the early days of Kim Dae-Jung administration(1998.2-2000.1) in Korea. This study adopted historical approach and methodology of archival research. Offe's state theories of reproduction of late capitalism and the concept of Korean patriarchal state-led capitalism were suggested in this paper. Offe argued that the goal of the late capitalist state is successful capital accumulation and democratic legitimation with bureaucratic rationalization. For this purpose, the state intervenes market structuring by various plans and national policies. The Kim Dae-Jung administration reorganized cable television market with neo-liberalistic strategies and corporatist forms of policy-making. The government negotiated capitalists and civil society for managing capitalistic economy and cable television market in a horizontal relationship. Successful consequences of the market growth resulted in generating mass loyalty. The former administrations to the contrary, invisibly arranged state-led capitalism was an only alternative to the Kim Dae-Jung administration. The Korean state-led capitalism evolved gradually into different forms.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.48
no.2
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pp.103-117
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2023
Objectives: This study aims to reveal the relationship between social relations and physical activity in the young-old and old-old elderly. Methods: Data from 2020 National survey of Older Koreans were used, and a total of 10,097 subjects over the age of 65 were included in analysis. The dependent variable was physical activity, and the independent variables were social relations barrier and motivational factors. x2-test and binary logistic regression were performed for data analysis. Results: The physical activity rate in the elderly were 40.8% in the young-old and 29.2% in the old-old. The socio-demographic characteristics affecting physical activity were the young-old elderly were sex, residential area, employment status and household income, and the old-old elderly were sex, age, residential area, education level and household income. The social relations barrier factors affecting physical activity were the young-old elderly were number of close friends, family care, exercise information search and video viewing, and the old-old elderly were household type, number of close friends, participation in exercise education, exercise information search and video viewing. The social relations motivational factors affecting physical activity were the young-old elderly were call with children/relative/friend, participation in sports activity, access time from home to parks, and the old-old elderly were call with children/relative/friend, participation in sports activity, satisfaction with green spaces. Conclusions: It was found that social relations barrier and motivational factors of the elderly are important factors to consider when developing physical activity promotion strategy, and there are also difference between the age of the elderly.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.205-206
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2018
오늘날 인터넷 대중화로 다양한 분야에 걸쳐 누구나 쉽게 정보 공유가 가능한 환경 속에 살고 있다. 최근 모바일 기기들의 확산으로 커피전문점 방문 할 때 정보검색의 영향력이 커짐에 따라 인터넷 후기 등이 작성되어 있는 블로그는 목적지 선택에 많은 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 정보검색을 포함한 기존의 커피전문점의 선택속성의 커피전문점의 만족도와의 관계를 살펴보고자 하였다. 정보검색을 통해 방문한 적이 있는 커피전문점 방문자를 대상으로 176개의 설문지를 회수 하였고, SPSS 18.0를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 정보검색 일치성을 포함한 커피전문점의 기존의 선택속성들을 독립변수로 두고, 커피전문점의 추천도를 종속변수로 두어 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 정보검색을 통해 커피전문점 방문시 '분위기와 정보검색결과의 일치성', '일반적 선택속성', '커피의 맛', '주차 편리성' 요인이 추천에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to identify the differences of the meaning of parents in age, and relationship between meaning of parents, meaning in life and depression. The online survey data of 400 including 100 late-adolescents, 100 young adults, 100 mid adults, and 100 older adults was used. The main results were as follows. First, meaning of parents was positively correlated with meaning in life and negatively correlated with depression. Also meaning in life was negatively correlated with depression. Second, there were no age difference in meaning of parents in anova analysis. Third, through structural equation modeling showed that meaning of parents had significant effect on depression mediated by meaning in life. These findings suggested that meaning of parents and meaning in life can be protactive factors on depression. Finally, practical implications and limitataions were suggested for future research.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.37
no.1
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pp.261-282
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2006
This study is a bibliographical investigation of Xixia woodcut print which was discovered in a stupa at Khara-Khoto in early 20th century. Comparing with other published in Koryo Dynasty, I examine the relativity of both prints. As a result, it is found that Xixia woodcut print TK240 has a close similarity with (translated by Kumarasiva) published in later Koryo Dynasty. And it will be an important fact which can make clear independent publication of printed in later Koryo Dynasty.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.131-138
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2015
One of the most conspicuous characteristics of a business model that pursues expanding customer relationship is that it tries to lock in customers by encouraging them to repeat purchase in the long-term with the help of "Follow" function in Social Networking Service (SNS), which enables producers to automatically register the customers as potentially important ones and to offer them customized marketing services. In the value chain of the agriculture sector, producers of agricultural products can use SNS functions to provide loyal customers with valuable information and experiences such as the real-time information of their farm and products, hidden stories about the whole process from seeding to harvesting, and the storage and cooking methods of their products. These activities help the producers invoke customers' desire to live in the farm and to grow the products themselves. They also raise the accessibility of the producers' websites as customers are able to share a variety of news and knowledge such as the release of new products. This means that the producers's websites are now functioning to enable the producers to perform sales and promotion related activities. It is a big leap from the traditional e-commerce business model where sales and promotion of a product were separated and could be connected only through outside links. This two-way, viral characteristics of marketing services using SNS facilitate customers to share product information and their purchase experience with each other, which leads to more effective and efficient communication within the customer community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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