Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.401-404
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2020
현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.4
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pp.121-142
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2019
The purpose of this study is to explain the teacher librarians' intentions to implement collaborative instruction in school libraries by applying theory of planned behavior. Independent variables that affect the intention to implement were set as attitudes, subjective norms, teacher efficacy, and perceived controllability. A questionnaire survey of 218 teacher librarians was conducted. As a result of the study, there was a difference in teacher librarian's intention to implement collaborative instruction in school library according to the age, the size of school and previous experience. Attitudes, subjective norms, and perceived controllability affected the intention to implement collaborative instruction. Teacher efficacy did not affect teacher librarian's intention to implement collaborative instruction in school library. The results of the study were interpreted as a mixed method by using open-ended questions. Based on the results, implication was proposed to expand collaborative instruction in school library.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.12
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pp.219-226
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2018
Collaborative filtering has been most popular approach to recommend items in online recommender systems. However, collaborative filtering is known to suffer from data sparsity problem. As a simple way to overcome this problem in literature, Jaccard index has been adopted to combine with the existing similarity measures. We analyze performance of such combination in various data environments. We also find optimal weights of factors in the combination using a genetic algorithm to formulate a similarity measure. Furthermore, optimal weights are searched for each user independently, in order to reflect each user's different rating behavior. Performance of the resulting personalized similarity measure is examined using two datasets with different data characteristics. It presents overall superiority to previous measures in terms of recommendation and prediction qualities regardless of the characteristics of the data environment.
The investment scale of design project has been increased rapidly following the recent social and economical demand. The demand of user has been changed variously together with social background like the increase of interest for the high level information oriented society and environment. In addition, it is necessary for the experts like coordinator, architect, color expert, and light designer to collaborate in the interior design process. The expertise diverse areas should be related closely and collaboratively for the smooth processing. It is necessary for the design environment to be changed in order to exchange the information effectively within the proposed period by the variety fields' experts. It is a collaborative design in the design studio that the multi-members collect the related data, suggest the idea, and discuss closely, which makes a decision for the new design concept and design plan in the fixed time. It is necessary to make a new kind of communication media concept in the design process, where the multi-members participate, and the collaborative design is processed in physically simultaneous space or in the far distance such as it is done above. In this paper, it is investigated for the communication for the design and creative behavior to explain the collaborative work in the process of design. The characteristics of collaborative design and demand design environment are summarized in the background of this kind of the creative behavior concept. Especially, the communication media for increasing the process effectiveness is explained and the concept for the development of web based collaborative design system is summarized.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
This study suggests basic data for the standardization of school uniform purchase by examining the statistics of purchasing practice school uniforms from information sources, purchasing methods, and consumer' perception about collaborative purchases. A survey was conducted with first grade male and female middle-school students, and their parents. A total of 344 questionnaires were returned and analyzed. The results were as follows: first, when making purchases, information sources were explained by parents, friends, senior students, or workers at uniform shops. The purchasing methods were popular brand uniforms or specialized uniform shops. Second, four factors were extracted from purchasing data for factor analysis. The factors were comfort, appearance, service, other external factors, and promotions. Third, the perception analysis and need of collaborative purchases were indicated by 90% of the students' parents, who were aware of collaborative purchase. Additionally, 71.2% answered collaborative purchase was necessary. Fourth, for future uniform purchases, 75.6% of the students answered to buy more popular brands, or products from specialized school uniform shops, while 54.4% of the parents answered positively to collaborative purchases. The results of the examination of consumer school uniform purchasing behavior will provide useful strategies for the standardization system for purchasing school uniforms.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.22
no.1
s.55
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pp.209-228
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2005
This study is a preliminary work in examining how to manage resources for collaboratively interactive help systems. The purpose of this article is to describe significant patterns of behaviors and cognitive state in collaborative problem-solving situation, and further to explore the relationship between the behavior and the perception of service evaluation. Based on the concept of 'cognitive motion' in Dervin's Sense-Making theory, this study conducted a time-line interview. The sample of this study consists of 22 IT personnel helping other person solve IT problems and 36 users being helped for a IT problem-solving. This study presents a model of collaborative problem-solving behaviors and discusses some implications for designing help systems which collaborative interactions can happen.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.3
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pp.465-474
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2023
As the effective use and strong protection of an organization's information resources are recognized as a condition for the growth of an organization, they are increasing technological and policy investments in IS(information security). However, information exposure can occur from external invasions such as hacking and incidents related to misuse and abuse by insiders. This study proposes a mechanism that considers the organizational environment and individual characteristics from the viewpoint of promoting employees' IS participation activities. In other words, the study presents the complex effects of organizational environmental factors (ethical leadership, IS collaborative communication) and personal factors (person-organization fit) on organization trust and IS voice behavior. We surveyed office workers who asked for IS-related business activities and tested hypotheses using 422 samples. As a result, ethical leadership influenced organization trust through collaborative communication, and organization trust strengthened IS voice behavior by having an interaction effect with person-organization fit. This study suggests direction for establishing an organizational environment for promoting IS-related activities by office workers, so it provides practical implications for organizations with goals related to internal information exposure control.
Kim, Yong;Kim, Mun-Seok;Kim, Yoon-Beom;Park, Jae-Hong
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.1
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pp.81-105
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2009
In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.
This study proposed a customer preference estimation model for production recommendation and a method to enhance the performance of product recommendation using the estimated customer preference information. That is, we suggested customer preference estimation model to estimate exactly customer's product preference with his behavior. This model shows the relationship of customer's behaviors with his preferences. The proposed estimation model is optimized by learning the relative weights of customer's behavior variables to have an effect on his preference and enables to estimate exactly his preference. To validate our proposed models, we collected virtual book store data and then made a comparative analysis of our proposed models and a benchmark model in terms of performance results of collaborative filtering for product recommendation. The benchmark model means a prior preference weighting model. The results of our empirical analysis showed that our proposed model performed better results than the benchmark model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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