Purpose - Finding top K persuaders in consumer network is an important problem in marketing. Recently, a new method of computing persuasion scores, interpreted as fixed point or stable distribution for given persuasion probabilities, was proposed. Top K persuaders are chosen according to the computed scores. This research proposed a new definition of persuasion scores relaxing some conditions on the matrix of probabilities, and a method to identify top K persuaders based on the defined scores. Research design, data, and methodology - A new method of computing top K persuaders is computed by singular value decomposition (SVD) of the matrix which represents persuasion probabilities between entities. Results - By testing a randomly generated instance, it turns out that the proposed method is essentially different from the previous study sharing a similar idea. Conclusions - The proposed method is shown to be valid with respect to both theoretical analysis and empirical test. However, this method is limited to the category of persuasion scores relying on the matrix-form of persuasion probabilities. In addition, the strength of the method should be evaluated via additional experiments, e.g., using real instances, different benchmark methods, efficient numerical methods for SVD, and other decomposition methods such as NMF.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.729-740
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2020
The study examines the efficiency of private sector banks in India with the help of Window DEA (Data Envelopment Analysis) for a period from 2005 to 2017. With a window of three years, the period was divided into 11 windows. The study outcomes show that 59.9% of all private sector banks in India operate at more than 0.9 level of efficiency, and there are only three occasions when banks were operating at the efficiency value between 0.6 to 0.7. Further, the consistency in the efficiency scores of the banks has also been analyzed using an efficiency mapping matrix, and the mean efficiency score of the bank in each window is studied. The score of standard deviation was interpreted accordingly for these banks. Banks that are showing the highest efficiency scores also have a higher variance of efficiency scores. There was no bank identified in the matrix that promises high-efficiency ratings with low variability. The study concludes that the analysis of the efficiency mapping matrix indicates that, as a DMU escalates in the efficiency scores, the standard deviation reflecting the risk in overall efficiency scores also tends to rise. The findings complement the concept of higher risk to higher return or greater efficiency.
The special organization that our military service is conscripted by the duty of national defense purposes to the period of military service. So couple of soldiers are think as the corresponds to college, or some knowledge layer from the operating management discarding period, lifetime value. But, now a day changed of the military life, it is when the individual soldiers can have some self-development and the lifelong education in terms of a period, and can changeing the footsteps of the new life that the function as a 'bridge' to activate production of barracks life. So that it can be supported themselves need to strive for human resource development. This study is being discussed on the correlation of military human resources and qualified operating and sustainable and promising future eligibility for qualified by taking advantage of the Boston Consulting Group Matrix(Boston Consulting Group Matrix).
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.129-140
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2020
In this paper, we introduce an efficient algorithm for the non-convex penalized multinomial logistic regression that can be uniformly applied to a class of non-convex penalties. The class includes most non-convex penalties such as the smoothly clipped absolute deviation, minimax concave and bridge penalties. The algorithm is developed based on the concave-convex procedure and modified local quadratic approximation algorithm. However, usual quadratic approximation may slow down computational speed since the dimension of the Hessian matrix depends on the number of categories of the output variable. For this issue, we use a uniform bound of the Hessian matrix in the quadratic approximation. The algorithm is available from the R package ncpen developed by the authors. Numerical studies via simulations and real data sets are provided for illustration.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.123-139
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2007
Recently, Super-Super-Market(SSM) is facing more and more difficult situation due to the expansion of hypermarket and target marketing of specialized shop. In this situation, Customer Satisfaction Management(CSM) is emerging as a core business factor to make continuous growth without competitive exclusion. Especially, the first factor in CSM in distribution industry is a Service Quality Satisfaction. In this paper, with a selection of 3-markets as a sample for the research, I have tried to look for necessary Service Quality(SQ) factors in SSM and deduced Service Quality Index(SQI), loyalty and Index of detail factor in SQ through survey. Based on these results, strategic factors required to improve SQ was found and strategic directions for SQ were proposed through matrix portfolio analysis.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.89-101
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2019
Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.
The main goal of this study is to show promising future food market of Northeast Asia countries, including China, Japan, and South Korea. Drinks market, including soft and alcoholic drinks is selected to show global food companies new opportunities for next strategic movements. Market Attractiveness Matrix is developed based on BCG matrix as a main framework for this study. CDI (Category Development Index) is also used. It is found that Asia-pacific has fast-growing markets and it has strong potential for future investment. Northeast Asia countries (China, Japan, and South Korea) turned out to be ones of the most attractive regional markets. However, European drinks market is saturated even though its size is still big. This study suggests that Northeast Asian market be considered a market for the next strategic movement and investment.
A femtocell is a small cellular base station, typically designed for use in a home or small business. The random deployment of a femtocell has a critical effect on the performance of a macrocell network due to co-channel interference. Utilizing the advantage of a multiple-input multiple-output system, each femto base station (FBS) is able to form a cluster and generates a precoding matrix, which is a modified version of conventional single-cell block diagonalization, in a cooperative manner. Since interference from clustered-FBSs located at the nearby macro user equipment (MUE) is the dominant interference contributor to the coexisting networks, each cluster generates a precoding matrix considering the effects of interference on nearby MUEs. Through simulation, we verify that the proposed algorithm shows better performance respective to both MUE and femto user equipment, in terms of capacity.
In the last few years, detection has become a powerful methodology for network protection and security. This paper presents a new detection scheme for data recorded over a computer network. This approach is applicable to the broad scientific field of information security, including intrusion detection and prevention. The proposed method employs bidimensional (time-frequency) data representations of the forms of the short-time Fourier transform, as well as the Wigner distribution. Moreover, the method applies matrix factorization using singular value decomposition and principal component analysis of the two-dimensional data representation matrices to detect intrusions. The current scheme was evaluated using numerous tests on network activities, which were recorded and presented in the KDD-NSL and UNSW-NB15 datasets. The efficiency and robustness of the technique have been experimentally proved.
This study is to analyze the economic effects of tariff reduction using computable general equilibrium(CGE) model. We set up the social accounting matrix for five-base equilibrium year. Our main findings are as follows. First, the impact of tariff reduction on GDP was different from time to time. It meas that the differentiated economics structure was affected by tariff reduction. As our economic grew up, the impact of tariff reduction was measured much higher. Second, until 1995 the impact of tariff reduction on total export and import was increased, then while 1995 the increase was dropped. This is because we reduced the tariff by the WTO negotiations. Third, the tariff reduction affected the price of imported goods, so it contributed to substitute effects between domestic and imported goods. According to these results, we found out the importance of the linkage between the tariff reduction and economic structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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