• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권4호
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• pp.99-122
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• 2004

In the past days, most of studies about website behavior and website advertisement have been mainly focused on the effectiveness of website advertisement and advertisement attitude. But the generic model of website click behavior via website advertisement has not been made and the leading theory of that has not been existed. This purpose of this research is to explore the effects of internet advertisement in website click behavior. Specially, I deal with the influence of advertisement attributes(informativeness, entertainment, attentiveness, uneasiness, website attitude and advertising attitude) which is gradually being increased or decreased to attract the website click behavior of internet users. Added to this, it is to examine the influence of two attitudes(advertisement attitude and website attitude) as mediating variables on website click behavior. Major findings of this research are summarized as follows: First, mediating effects of website attitude and advertisement attitude were tested significantly in affecting the website click behavior by website advertisement attributes(informativeness, entertainment, attentiveness, uneasiness). Second, the website attitude was affected by website advertisement attributes(informativeness, entertainment, attentiveness, uneasiness). And the advertisement attribute(except of entertainment and attentiveness) such as informativeness and uneasiness did significantly affected in the website click behavior. Also, the website click behavior was not affected but the website advertisement attitude, however the mediating effect was tested significantly.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권1호
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• pp.377-393
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• 2011

이 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 이용자들의 검색 행태 추이를 조사, 분석하였다. 즉 1년 동안 분기별로 네이버에 입력된 질의들을 대상으로 질의의 입력 행태, 오타 입력 행태, 멀티미디어 검색 행태, 결과 문서 클릭 행태 등의 추이를 조사하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구결과, 입력된 질의의 길이 및 주제, 멀티미디어 질의의 특징 및 비율, 오타의 비율 등에 있어서는 1년 동안 큰 변화 없이 일정한 것으로 나타났다. 반면, 질의별로 발생되는 클릭 횟수는 시간이 지남에 따라 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 콘텐츠 구축 및 검색 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.301-307
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• 2018

일반적으로 검색엔진은 이용자가 검색하고자 하는 내용의 정보를 제공하는 사이트를 우선 탐색할 수 있도록 검색결과의 주요내용을 요약하여 이용자에게 제공하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 검색 결과 클릭이 검색 엔진에서 제공하는 요약 내용 기반으로 진행되는 것인지 검색결과 배치 순서에 기인한 것인지를 검색 결과 역배열 제시를 통한 실증 연구 결과를 제시하였다. 검색엔진 업체에서 제공하는 API를 활용하여 검색결과를 정배열과 역배열로 제시해 주는 검색사이트를 제작하여 각 이용자들의 검색결과에 대한 클릭 행동을 실제 클릭 순서와 클릭 위치, 클릭 수, 검색결과 내에서의 페이지 간 이동경로 등과 같은 이용자 검색 유형을 분석하였다. 분석 결과 대부분의 이용자들은 검색결과 정배열 또는 역배열 제시와 상관없이 첫 번째와 두 번째 노출된 검색 결과를 우선 클릭하는 이용자가 60% 이상 차지하였다. 이는 검색 결과 요약 내용과 상관없이 검색 결과 배치 순서에 따라 이용자의 정보탐색 우선순위가 결정되는 것으로 확인되었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2006

This paper empirically analyzed consumer price search behavior using Web log data of a Korean web site for price comparison. Consumer click-stream data of the site was used to test the effects of price level, product category, third party certification, reputation of retailers on click behavior. According to the descriptive statistics, 67.4% of shopbot users clicked the offer which was the lowest price returned in a search. We found that third party certification and reputation of retailers were significant determinants of clicking the lowest priced offer from legit analysis. We also applied Tobit regression analysis to estimate the price premium of the two determinants, but only reputation of retailers was found to have price premium of 4.9%.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.324-331
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• 2005

In this paper, we propose a new customer profile model based on customer behavior in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior information such as click data, buy data, and interest categories. We also implement CBCPM(Customer Behavior-based Customer Profile Model) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPM has higher precision, recall, and F1 than the existing customer profile model.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-37
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• 2014

본 연구는 이미지 기반 디지털 도서관의 이용자 검색 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 이용자 검색 로그 데이터를 분석하였다. 기술 통계와 네트워크 분석 방법을 사용하여 한 달간 수집한 트랜잭션 로그 데이터를 분석하였다. 연구 결과는 이용자들이 특정 주제 내에서 검색 결과 보기와 이미지 아이템 평가를 반복적으로 수행하고 있음을 밝혀내었다. 본 연구는 이미지 자료 검색의 로그 분석을 위해 복합적 데이터 분석 방법을 이용하였다는 점에 의의가 있다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제8권3호
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• pp.5-12
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• 2018

Purpose - The purpose of current paper is to identify features of advertisements at social media that generate the ad-click and to further identify if these advertisements lead to purchase. If no purchase is made, then reasons for not making purchase are identified. Users' purchase experience after users clicked at advertisements are also studied. Research design, data, and methodology - Research design followed is exploratory research, where various factors leading to ad-clicks and generating purchase at social media platform were explored. Raw data was gathered by means of survey among a sample of 185 respondents in India using online structured questionnaire. GLM model and multinomial regression were used to analyze the data. Results - Several factors including endorsement by friends, advertisement aesthetics, product reviews, and aggressive pricing played major role in generating ad-clicks. Major impediment to purchase on were product misrepresentation in advertisement, false discounts, and site security. Female users clicked more on social media advertisements and made more purchases compared to their male counterpart. Conclusions - Social media advertisements have significant positive effect on buying behavior of online customers. Transactions culminating from social media ad-click generated significant positive experience for social media users. Thus, social media can be effective marketing tool.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.369-384
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• 2021

In a personalized product recommendation system, when the amount of log data is large or sparse, the accuracy of model recommendation will be greatly affected. To solve this problem, a personalized product recommendation method using deep factorization machine (DeepFM) to analyze user behavior is proposed. Firstly, the K-means clustering algorithm is used to cluster the original log data from the perspective of similarity to reduce the data dimension. Then, through the DeepFM parameter sharing strategy, the relationship between low- and high-order feature combinations is learned from log data, and the click rate prediction model is constructed. Finally, based on the predicted click-through rate, products are recommended to users in sequence and fed back. The area under the curve (AUC) and Logloss of the proposed method are 0.8834 and 0.0253, respectively, on the Criteo dataset, and 0.7836 and 0.0348 on the KDD2012 Cup dataset, respectively. Compared with other newer recommendation methods, the proposed method can achieve better recommendation effect.

• 수산해양기술연구
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• 제37권3호
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• pp.189-195
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• 2001

한국 연근해에 서식하고 있는 고래류의 분포와 회유경로 등을 정확하게 파악하기 위한 기초자료를 얻고자 1999년 4월 3일∼5일과 10월 13일∼일 한국 동남해 감포연안 13마일 해상에서 참돌고래 Common Dolphin, Delphinus delphis의 음을 수중청음기로써 측정하여 참돌고래의 반향정위 신호특성을 분석 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1)측정지점에서의 선박소음, 환경소음 등의 소음원은 0.5kHz∼3kHz의 저주파수 범위가 주된 주파수이므로 저주파수로써 반향정위를 행하는 고래류에는 그 행동에 영향을 미칠 수 있음이 예상되었다. (2)참돌고래는 펄스폭이 8.6㎳인 단일 클릭음과 필스폭이 4.8㎳인 이중 클릭음을 발하고 있는 것으로 나타났다. (3)참돌고래는 고주파수역(5∼10kHz)에서 주파수가 10.60kHz. 7.22kHz. 5.10kHz로 높아짐에 따라 클릭음의 펄스폭이 각각 1.41㎳, 2.3㎳, 5.1㎳로 커지는 경향을 나타내었다. 그리고, 저주파수역(1∼2kHz)에서는 주파수가1.12kHz, 1.38kHz, 1.82kHz로 높아짐에 따라 펄스폭이 22.4㎳, 20.5㎳, 11.9㎳를 나타내어 주파수가 높아질수록 펄스폭이 좁아지는 경향을 나타내었으며, 또한 3중의 클릭음을 발하여 목표물의 식별을 용이하게 하고 있음이 예상되었다. (4)동일 주파수대내에서 이중 클릭음의 펄스 반복주기를 분석한 결과 각각 13.3㎳, 11.4㎳, 7.1㎳, 2.4㎳를 나타내어 참돌고래는 목표물의 원근에 따라 펄스반복주기를 조절할 수 있는 기능을 보유하고 있음을 확인할 수 있었다. (5)5초간의 압축시간열상에서 타임켑처를 이용하여 클릭음을 분석한 결과 단일 클릭음, 이중 클릭음, 삼중 클릭음 등 다양한 신호를 사용하였으며, 그때의 펄스폭은 2.40∼8.40㎳, 펄스 반복시간은 9∼40㎳. 주파수범위는 0.60∼10.63kHz를 이용하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 경영과학
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• 제23권3호
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• pp.183-194
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• 2006

In this paper, we propose a customer profiling technique based on customer behavior for personalized products recommendation in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior Information such as click data, buying data, market basket data, and interest categories. We also implement CBCPT(customer behavior based customer profiling technique) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPT has higher MAE, precision, recall, and F1 than the existing other customer profiling technique.