This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement using a developed logical framework of comparison shopping service. And verifies that seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. In electronic commerce, buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect provision and usage of comparison matrix is impossible cause of cognitive limit, the most efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge that detects the comparison elements of the largest buyer's information efficiency, and then to be compared between elementary products selectively. This research verifies the substantial superiority of comparison challenge through television market data experiments.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.1
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pp.84-91
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2005
Recently comparison-shopping agent systems are promising to support purchase of buyers in online-shopping environment. This paper proposes a comparison-shopping agent system considered easy access and buyer's preference. Easy access is achieved by minimizing questions to buyer. Buyer's preference is considered by using pairwise comparison of products attributes. Procedure of the proposed system is explained with a case of notebook. Finally a prototype has been implemented.
In order to buy products through the Internet, consumers dissipate much time and efforts in collecting and comparing product information from various online shopping malls. Consumers can save their efforts by using price comparison sites, but there are some shortcomings in comparison shopping. Firstly, comparison sites do not show the lowest price of some products that are selling in shopping malls. Secondly, the product information provided by comparison sites is sometimes wrong. Thirdly, there are too many results. In order to overcome the shortcomings, we suggested a comparison shopping system based on RSS by using ontology matching. We used the current RSS standard for syntactic interoperability instead of suggesting new standards. Moreover, we used ontology matching for semantic interoperability to compare product information with different ontologies. The suggested ontology matching consists of three steps. The first step is finding exact sense from WordNet for a given product category, and the second step is searching for matching product category candidates from the products of RSS feeds. The final step is calculating similarities of the candidates with the target product category. From the experiments, we could get better recall rates that are suitable for e-commerce environments and the results show that our system is effective in product comparison.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.1
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pp.61-70
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2002
There are a lot of shopping malls in Internet and most of consumers want to buy good goods in cheap price through the shopping malls. To support them, many sites for price comparison are constructed. But man or woman search many shopping malls and insert their price informations into database that the price comparison sites own. To overcome this disadvantage, virtual shopping malls are builded. These virtual shopping malls are connected and cooperated a lot of affiliated existing shopping malls for the cheapest price information. But, these virtual shopping mall are connected to those existing shopping malls in synchronous. So If they are connected to many existing shopping malls, we have to wait long time because of searching for many existing shopping malls. In this paper, we designed and implemented a virtual shopping mall that connect to many existing shopping malls in asynchronous. For a asynchronous communication between this virtual shopping mall and many existing shopping malls, we used JMS (Java Message Service) that is a standard Java API for MOM (Message-Oriented Middleware).
The explosive growth of the Internet leads to various on-line shopping malls and active E-Commerce. however, as the internet has experienced continuous growth, users have to face a variety and a huge amount of items, and often waste a lot of time on purchasing items that are relevant to their interests. To overcome this problem the comparison shopping systems, which can help to compare items' information with those other shopping malls, have been issued as a solution. However, when users do not have much knowledge what they want to find, a keyword-based searching in the existing comparison shopping systems lead users to waste time for searching information. Thereby, the performance is fell down. To solve this problem in this research, we suggest the Comparison Shopping System using Image Retrieval based on Semantic Web. The proposed system can assist users who don't know items' information that they want to find and serve users for quickly comparing information among the items. In the proposed system we use semantic web technology. We insert the Semantic Annotation based on Ontology into items' image of each shopping mall. Consequently, we employ those images for searching the items instead of using a complex keyword. In order to evaluate performance of the proposed system we compare our experimental results with those of Keyword-based Comparison Shopping System and simple Semantic Web-based Comparison Shopping System. Our result shows that the proposed system has improved performance in comparison with the other systems.
This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement framework of comparison shopping. We verified seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. Buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect construction and usage of comparison matrix is impossible, a more efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge. This research shows that comparison shopping makes 9.32% and comparison challenge makes 19.11% enhancement of comparison effectiveness through television market data experiments.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.61-70
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2020
As mobile device usage time increases thanks to the development of information and communication alongside the increase in the spread of smartphones, mobile shopping has become a common trend. While mobile shopping has the advantage of saving both time and money, it may also result in dissatisfaction with product differences after purchase. For online clothing shopping malls, in particular, if the size does not match after purchase, it is difficult for customers to return or exchange the goods. To address this problem, some mobile apparel shipping malls offer a virtual fitting service and a size comparison function; however, the number of such malls remains low. In this paper, a usability evaluation was performed on a mobile apparel shopping mall that provides a size comparison function. The three apps selected for evaluation have different size input methods, and a slightly different method of providing results after comparing the user's dimensions with the dimensions of the clothes to be purchased. In this paper, the evaluators were asked to select clothes at the shopping mall and perform the task of deciding the size of the clothes to be purchased through their own measurements and comparison while also evaluating the effectiveness, meaning, and satisfaction of the apps. Based on the analysis of the results, this paper aims to produce an improvement plan and help design the size comparison UI (User Interface) in the future.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.2
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pp.185-199
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2005
With the growth of internet shopping malls, there is increasing interest in comparison shopping mall. However most comparison sites compare only book prices by collecting simple XML data and do not provide .the exact comparison Including precise shipping costs. Shipping costs vary depending on each customer's address, the delivery method, and the category of selected goods, so rule based system is required in order to calculate exact shipping costs. Therefore, we designed and implemented comparison shopping mall which compares not only book prices but also shipping costs using rule based inference. By adopting the extensible Rule Markup language (XRML) approach, we proposed the methodology of extracting delivery rules from Web pages of each shopping mall. The XRML approach can facilitate nearly automatic rule extraction from Web pages and consistency maintenance between Web pages and rule base. We developed a ConsiderD system which applies our rule acquisition methodology based on XRML. The objective of the ConsiderD system is to compare the exact total cost of books including the delivery cost over Amazon.com, BarnesandNoble.com, and Powells.com. With this prototype, we conducted an experiment to show the potential of automatic rule acquisition from Web pages and illustrate the effect of delivery cost.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.1
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pp.1-9
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2012
It is well known that internet shoppers are very sensitive to sale prices. They visit the various shopping malls and collect the product information including purchase conditions for goods purchase decision-making. Recently the necessity of information support is increasing because of increase of information amount which is necessary and complexity of goods purchase decision-making process. The comparison shopping agent systems have provided price comparison information which is collected from various shopping malls to satisfy internet shoppers information craving. But the frequent price change caused by keen price competition is becoming the primary reason of information quality decline among price comparison sites. RSS which is a family of web feed formats used to publish frequently updated is applied even in on-line shopping malls. This paper develops a RSS product information collection system to get real-time product information. The proposed product information system consists of (1) web crawler module for searching RSS feed shopping malls automatically, (2) RSS reader module for parsing product information from RSS feed file, (3) product DB and (4) product searching module. Performance of the proposed system is higher than the comparison shopping agent systems when it is defined with the volume of collecting product information per unit time.
In this paper, we describe the approaches of shopping agents and directory services for online comparison shopping on the web, and propose an information indexing and retrieval system, named InfoEye, with a new method for automatic extraction of product information. The developed method is based on the knowledge about presentation of the product information on the Web. The method from the knowledge about presentation of the product information is derived from both the point that online stores display their products to customers in easy-to-browse ways and heuristics made of analyses of product information look-and-feel of domestic online stores. In indexing process, the method is applied to product information extraction from Hypertext Markup Language (HTML) documents collected by a mirroring robot from online stores. We have made InfoEye to a readily usable stage and transferred the technology to Webnara commercial shopping engine. The proposed system is a cutting-edge solution to help customers as a shopping expert by providing information about the reasonable price of a product from dozens of online stores, saving customers shopping time, giving information about new products, and comparing quality factors of products in a same category.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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