Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
The need for personalized web site design has been increased these days. Current approach for personalized web site design is easily applied to web site with their cost-effective feature, but is hard to provide a more refined personalized service due to its lack of accumulation of user data. In this study, the design recommender system is investigated as a more advanced method for web site design personalization. We provide an overview of current recommender systems, and then outlined a newly developed design recommender system, which employs collaborative filtering technique to provide tailored recommendation for users.
Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.75-79
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2011
본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
Online retail is a growing opportunity for retailers and consumers. Cross-buying provides companies with an opportunity to increase their revenue contributions from existing consumers. In many fields, especially in the service sector, cross-selling is an easier strategy to use relative to increasing revenue rather than acquiring new consumers. Website personalization has been a powerful indispensable tool for web-based companies and end users. Using the Mehrabian and Russell's Stimulus-Organism-Response framework, we experimentally examined how an online retailing merchant's environmental stimuli (S) arouses internal affective and cognitive states (O), that affect consumers' approach-avoidance behavior (R) in cross-buying and shopping cart abandonment in online transactions.
In a smart commerce market, customers are seeking customized shopping services optimized for personal tastes and customized shopping experiences based on customers' tastes. Accordingly, individually customized services are needed more than anytime now. According to this demand, companies provide messaging services to the consumer, but do not include a personalized service for each individual. The purpose of this study is to combine the techniques of personalized services with messaging services and presents system construction plan and integrated model system for corporate messaging services and thereby possible are maximizing marketing effects and analyzing effects of cost savings. Applying the operation of the integrated model is proposed and message transmission scheme through effective personalization can be applied to personalized model using the personalized information according to customers' requirements. The integrated model of personalization on this study is expected to be highly effective when combined with the search service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.219-226
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2005
This paper describes the open API with integration of semantic web service with PARLAY X based open API in 4G mobile network. It can be expected that the intelligence such as the context-awareness, adaptation and personalization in 4G mobile network will be deployed. But the existing PARLAY based network lacks in considering context-awareness, adaptation and personalization. Therefore, the object of this paper is to support the architecture and the Application Programming Interface (API) of the network service for the context-awareness, adaptation and Personalization in 4G mobile network The open API is to provide users with the adaptive network service to the changing context constraints as well as detecting the changing context and user's Preference. For instance, the open API can Provide users with QoS in network according to the detected context and user's preference, after detecting the context such as location and speed and user's preference.
As the Internet is becoming more socialized, Korean government, publishing a slogan, Government 3.0, has recently began to find a way to deliver its administration services to the public in more personalized manner. Policy directions to implement this advanced idea, are however still at large, primarily because of the vague nature of 'personalized'. This study, therefore, explores the possibility of getting public administrative services closer to personalization. To achieve this objective, this study attempts to develop a integrative framework of classifying the administration services to the public, based on two dimensions - the degree of citizen-oriented and the degree of government-driven, both of which are perhaps key determinants of personaliztion of services. For each quadrant of the framework, key features, characteristics, and conditions to be met are explained and followed by exemplary cases and policy implications.
In modern society, the means of sharing information has expanded from existing personal computers and mobile devices to a variety of smart devices rapidly increasing information production. Recently, curations have extended to online businesses. There has been wide use of curation services in the cosmetics curation market. In this study, focuses on factors which cosmetics curators have in mind. In relation to the impact of cosmetics curation quality properties on usability, the effects of the medium of satisfaction and confidence are to be verified. For this study, a survey of 378 women in their 20s and 40s who had experience with curations was done and the collected data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 23.0 statistics programs. The results showed that information quality and personalization quality of cosmetics curation service were important factors affecting customer satisfaction. Personalization quality also had a positive effect on trust. System quality has a positive impact on trust and further influence on intention to use. This indicates that the trust on the curation service depends on the stability of system. However, design quality was found to have no significant effect on satisfaction and trust. In future, the research related to application and utilization of big data-based cosmetic curation will be further expanded.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.3
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pp.45-60
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2023
The purpose of this study is to explore factors that affect millennials and generation Z customers' perception on intention to recommend to use the digital payment services and invesetigate factors that affect perception on sustainable growth of the digital payment services. This study applied the following research questions: i) how perceived brand value, easy to use, personalization, open to public, and social value affect intention to recommend to use the digital payment services and ii) how perceived public policy, promotional strategy, and prspects affect intention to recommend to use the digital payment services to others. This study conducted an online survey. This study applied factor, ANOVA, and regression analysis to test hypotheses. The results of this study found that effects of personalization, open to public, and social value on intention to recommend the service showed significance in the case of millennials, while effects of brand value, easy to use, and open to publis on intention to recommend the service showed significance in the case of generation Z. The results provide managerial and policy implications on how to apply better strategies and pepare policies to enhance adoption of the digital payment service in cases of millennials and generation Z.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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