The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.1
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pp.117-127
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2005
Numerous internet pop advertisement are being provided according to the rapid development of e-commercial and a rise in users. However, it has not been based on analysis of users' inclination but just one-sided providing. With that reason, many web-site provider want to advertis e more efficient and distinguished Internet-advertisement as analyzing Server's Log accessed. In this thesis, we have studied and tested relatively simply adoption system to provide personalized advertisement service. In order to influence personal disposition to system as the most effective way, it first of all uses History files as source data and after refining it, it can search not only visitors' inclination but also the others' visit-list on the other server. As a result of it, it can make advertisement more reality and activity.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.4
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pp.73-79
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2013
Recently, smart TVs have widely spread in our daily lives. However, it is difficult for users to find proper TV contents among a lot of TV and application contents because of inconvenience of input devices compared with those of smart phones or smart pads, so there are some problems with very low utilization of the smart functionalities of smart TVs. We suggest a personalized contents recommender system on smart TVs to resolve these problems and help for users to search appropriate contents easily and quickly in this research. We design and implement an intelligent system for personalized contents recommendation on the smart TVs based on multi-dimensional analysis considering user profiles and preferences, watching patterns of TV programs, and TV contents use statistics of TV users.
Researches of current information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aims at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among data. The current searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. To lessen this disadvantages in the information searching, we propose an inference algorithm that supports associated and inferred searching through the Jess engine based on the OWL ontology constraints and knowledge expressed by SWRL with association rules. After constructing the personalized preference ontology for domains such as restaurants, gas stations, bakeries, and so on, it shows that new knowledge information generated from the ontology and the rules is provided with an example of the domain of gas stations.
We analyzed the search word of the media content in the IPTV service, and as a result we found that an important factor is general meta information as well as content(material, plot, etc.) and emotion information in the media content selection criteria of customers. Therefore, in this research, in order to efficiently provide various media contents of IPTV to users, we designed the emotion classification system for utilizing the emotion information of the media content. Next, we proposed 'personalized media contents curation system based on emotion information' for organizing the media contents, through the various processing steps. Finally, to demonstrate the effectiveness of this system, we conducted a user satisfaction survey(72.0 points). In addition, the results of comparing the results based on popularity and the results of the proposed system showed that the ratio leading to the actual users' viewing behavior was 10 times higher.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.58
no.2
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pp.317-342
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2024
The purpose of this study is to explore ways to improve accessibility to school library materials through analysis of elementary school students' information search behavior in DLS. Accordingly, the DLS search process was recorded for 26 students attempting a DLS search in the school library, and data was collected through a pre-search questionnaire on overall information needs and a post-search questionnaire on the search process and results. As a result of the analysis, satisfaction was found to be low when the main purpose of DLS use was simple leisure reading, when the search time and number of search words were long, and when there were too many search results. Accordingly, it was emphasized that curriculum subject-related metadata elements should be developed and a curriculum subject-specific thesaurus should be built and used to build lists and support user searches. In addition, it was suggested that the basic functions provided in external searches should be included, and a foundation should be laid in terms of resources and curriculum to systematically provide information utilization education to elementary school students who lack the ability to select search terms and judge the suitability of results after the search. It was proposed to provide an integrated search service with external resources and a personalized book recommendation service.
Fashion is a field in which personal taste acts as the first criterion for purchase, and it is being refined as an important strategy to increase purchase conversion on mobile. Although related studies have been conducted, there are insufficient studies to confirm this according to the detailed purchasing journey of consumers. The purpose of this study is to examine whether the evaluation of user experience factors of personalized recommendation service differs by purchase journey, and to reveal whether it affects purchase intention and satisfaction. Variety, reliability, and convenience showed a significant difference at the level of 0.001% and usefulness at the level of 0.05%. Satisfaction levels were different for each stage, such as novelty and usefulness in the cognitive and interest stage, and high reliability and diversity in the search stage. It has theoretical significance in that it enhances the understanding of the purchase journey by revealing that there is a difference in user evaluation of the personalized recommendation service, and it has practical significance in that it suggests the direction of improvement of the personalized recommendation service strategy. If research on effectiveness is conducted in the future, it will be able to contribute to an advanced strategy.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.2
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pp.147-165
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2006
The explosive growth of Web-based educational resources requires a new approach for accessing relevant information effectively. Social searching in the context of social navigation is one of several answers to this problem, in the domain of information retrieval. It provides users with not merely a traditional ranked list, but also with visual hints which can guide users to information provided by their colleagues. A personalized and context-dependent social searching system has been implemented on a platform called KnowledgeSea II, an open-corpus Web-based educational support system with multiple access methods. Validity tests were run on a variety of aspects and results have shown that this is an effective way to help users access relevant, essential information.
Prior to making choices among online products and services, consumers often search online product reviews written by other consumers. Online product reviews have great influences on consumer behavior because they are believed to be more reliable than information provided by sellers. However, ever-increasing lists of product reviews make it difficult for consumers to find the right information efficiently. A customized search mechanism is a method to provide personalized information which fits the user's requirements. This study examines effects of a customized search mechanism and perceived similarity between consumers and product reviewers on consumer behaviors. More specifically, we address the following research questions: (1) Can a customized search mechanism increase perceived similarity between product review authors and readers? (2) Are product reviews perceived as more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them? (3) Does credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews? (4) Does acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers? To examine these research questions, a lab experiment with a between-subject factor (whether a customized search mechanism is provided or not) design was employed. In order to enhance mundane realism and increase generalizability of the findings, the experiment sites were built based on a real online store, cherrya.com (http://www.cherrya.com/). Sixty participants were drawn from a pool that consisted of undergraduate and graduate students in a large university. Participation was voluntary; all the participants received 5,000 won to encourage their motivation and involvement in the experiment tasks. In addition, 15 participants, who selected by a random draw, received 30,000 won to actually purchase the product that he or she decided to buy during the experiment. Of the 60 participants, 25 were male and 35 were female. In examining the homogeneity between the two groups, the results of t-tests revealed no significant difference in gender, age, academic years, online shopping experience, and Internet usage. To test our research model, we completed tests of the measurement models and the structural models using PLS Graph version 3.00. The analysis confirmed individual item reliability, internal consistency, and discriminant validity of measurements. The results show that participants feel more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them, credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews, and acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers. However, a customized search mechanism did not increase perceived similarity between product review authors and readers. The results imply that there is an urgent need to develop a better customized search tool in order to increase perceived similarity between product review authors and readers.
It is needed to support intelligent customized health information service for user convenience in PHR based Personal Health Care Service Platform. In this paper, we specify an ontology-based health data model for Personal Health Care Service Platform. We also design a knowledge search algorithm that can be used to figure out similar health record by applying machine learning and data mining techniques. Axis-based mining algorithm, which we proposed, can be performed based on axis-attributes in order to improve relevance of knowledge exploration and to provide efficient search time by reducing the size of candidate item set. And K-Nearest Neighbor algorithm is used to perform to do grouping users byaccording to the similarity of the user profile. These algorithms improves the efficiency of customized information exploration according to the user 's disease and health condition. It can be useful to apply the proposed algorithm to a process of inference in the Personal Health Care Service Platform and makes it possible to recommend customized health information to the user. It is useful for people to manage smart health care in aging society.
Kim Hak-Gyoon;Kim Eun-Hyang;Kim Jae-In;Koo Myoung-Wan
MALSORI
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no.43
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pp.113-125
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2002
As there are needs to search the Web information via wire or wireless telephones, VoiceXML forum was established to develop and promote the Voice eXtensible Markup Language (VoiceXML). VoiceXML simplifies the creation of personalized interactive voice response services on the Web, and allows voice and phone access to information on Web sites, call center databases. Also, it can utilize the Web-based technologies, such as CGI(Common Gateway Interface) scripts. In this paper, we have developed the voice portal service platform based on VoiceXML called TeleGateway. It enables integration of voice services with data services using the Automatic Speech Recognition (ASR) and Text-To-Speech (TTS) engines. Also, we have showed the various services on voice portal services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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