As digital convergence and mobile services evolve, personalization becomes one of the most important factors attracting customers. Personalization means functions offering individually customized services with relevant contents using information on individual preferences. This sort of personalized services has attracted great attention of a large part of online firms. One of representative services of such personalized services is a mobile widget service. In this study, we identified seven antecedents affecting the quality of personalized mobile widget services and empirically investigated which antecedent has a significant effect of the quality of personalized mobile widget services. In addition we carried out empirical investigation into the effect of the quality of personalized mobile widget service on user satisfaction and trust. As a result of this research, we revealed that seven variables including information services affected components of personalized services, and usefulness and perceived benefit as components of personalized services affected user trust and satisfaction for personalized services.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.4
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pp.31-51
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2008
Predicting the preferences of users and providing the personalized services/products based on users' preferences is one of the important issues. However, the research considering users' preferences on context-aware computing is a relatively insufficient research field. Hence, this paper aims to propose a framework for providing the personalized services based on context history in context-aware computing. Based on this framework, we have implemented a prototype system to show the feasibility of the framework. Previous researches have reasoned the preferences of the user considering only the user's input, but this research provides the personalized services using the relationship between users' profile and services.
The user model is an indispensable factor for providing users with personalized. services in the ubiquitous computing environment. In general user models, services which users prefer should be described in advance so that the system can recognize and interpret them automatically. Also, user's preferences as to the change of situation are not reflected in general user models due to their ignoring the situation. In this paper, we propose the self-growing user model which learns user experience and the system which automatically provides personalized community services through extracting user preferring services by situation.
Purpose The purpose of this study is to analyze the causal relationship between user satisfaction, expected satisfaction, quality of service, perceived value, and expertise that should be emphasized in personalized medical information services for the development of personalized medical information services based on big data analysis and the spread of their demand. Design/methodology/approach This study established research models and hypotheses on the basis of the theory of reuse intent, and applied the PLS methodology for analysis, the factors that make it applicable to personalized medical services in the theory of service quality and satisfaction. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that it can be seen that the expertise, perceived value, and quality of medical services did not directly affect the user's intention to reuse, but formed a direct causal relationship through variables such as whether they met expectations.
This paper shows the research about the personalized broadcasting system. The personalized broadcasting is the service that users only show the programs which they want to watch when they want to watch these. The purpose of the bi-directional broadcasting service is supporting more satisfied and more personalized services by permitting the bi-directional data transformation. This research also develops the user profiling system for the bi-directional and personalized broadcasting service. This system applied the TV-Anytime metadata specifications which is the standard for the personalized broadcasting services, the system supports the various functions for the bi-directionl and personalized broadcasting such as the user profiling, contents metadata and targeting advertisement services. The bi-directional and personalized broadcasting system increases the users' satisfaction with the recommendation and management of the personally favorite broadcasting contents and advertisements, the trial run results show that the services raise the users' satisfaction with the intelligent and discriminating broadcasting services.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.3B
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pp.175-182
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2007
In recent years, there have been active researches on the services of the next generation mobile communications. In particular, the services in the next generation mobile communications differ from the services in the conventional mobile communication services that they can provide the services customized at each user. The profile management technology becomes more important for such personalized services since it is closely related with providing services adaptively to user's current situation and preferences. However, the conventional profile management technologies have their limitations on providing personalized services because they put most of emphasis on the customer management. Even, it becomes more difficult with current profile management system to support the personalized services, where the service providers manage the user profiles independently each other. In this paper, we propose a novel profile management system called profile service provider, and describe the requirements to support personalized services in the next generation mobile communications.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.242-248
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2004
Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have so far been rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need identification mechanism by applying agent and semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. We have created a prototype system, RFID-based NAMA (Need Aware Multi-Agent), to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper. NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to discover the user's current needs and then link the user to a set of services, which are implemented as web services.
In this paper, user personalized services through the emotion perception required to support location-based sensing data preprocessing techniques and emotion data preprocessing techniques is studied for user's emotion data building and preprocessing in V-A emotion model. For this purpose the granular context tree and string matching based emotion pattern matching techniques are used. In addition, context-aware and personalized recommendation services technique using probabilistic reasoning is studied for personalized services based on context awareness.
Currently, most context-aware services are built by developers. Some researchers argued that services should be defined by end users, who understand their own needs best. We view that the significance of enabling the user to define his/her personalized services will multiply as our living spaces grow smarter. This paper introduces a novel method called CASPER, which is capable of deriving personalized services from the log of user's activities of daily living. CASPER can generate useful services that even the user may not perceive, mining causality of events in the log. We present the algorithm of CASPER in detail and discuss the result of an experiment which we conducted as a proof of concept.
To deliver services suitable to user's situation in the ubiquitous environment, the researches on realizing new services by combining existing ones have been continuously increased. But, it is difficult to provide the personalized services to each user located in the ubiquitous service space where multiple users coexist. In this paper, we propose a service composition model based on user-centered service scenarios and a system for providing personalized services through finding services suitable to user's situation and combining them. The proposed system supports a simple service discovery protocol for finding services from heterogeneous smart objects with limited computing power in the ubiquitous environment. The system aggregates and stores various service scenarios and data derived from users and executes the appropriate services for users. We design and implement a prototype system for the mobile personal device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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