Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.28
no.3
/
pp.58-64
/
2005
Customer sensibility based recommendation agent system was developed to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog in on-line shopping mall. The recommendation agent system composed of five modules and seven services including specialized algorithm. This study was to investigate the effectiveness of the customer sensibility based recommendation agent system in on-line shopping mall. This study asked 30 male and female students to perform the task in on-line shopping mall and facilitated them questionnaires. The questionnaires were administered to subjects to measure quality precision, ease of use, support of buying, purchasing power, future intention of the system. The study revealed that good part of the subjects positively evaluated the customer sensibility based recommendation system except for ease of use. The study on usability of the recommendation agent system has need to be performed in next. This paper shows that the satisfaction and the buying power of customers may be improved by presenting customer sensibility based recommendation in on-line shopping mall.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
/
2004.05a
/
pp.510-514
/
2004
Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation methodology based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of original CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. Several experiments on real e-commerce data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations and better performance than original collaborative filtering methodology.
This study analyzed whether satisfaction to healthcare service quality that patients experienced in a general hospital affects recommendation on that hospital. As a result of the analysis, healthcare service quality partially affected patients' satisfaction. In addition, the satisfaction was partially positively correlated with the recommendation intention. This study has implications in that it revealed that satisfaction perceived by patients leads to recommendation intention and it suggested marketing plans necessary for hospital management performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.2
/
pp.148-157
/
2021
The effectiveness of recommendation systems depends on the performance of the algorithms with which these systems are designed. The quality of the algorithms themselves depends on the quality of the strategies with which they were designed. These strategies differ from author to author. Thus, designing a good recommendation system means implementing the good strategies. It's in this context that several research works have been proposed on various strategies applied to algorithms to meet the needs of recommendations. Researchers are trying indefinitely to address this objective of seeking the qualities of recommendation algorithms. In this paper, we propose a new algorithm for recommending learning items. Learner performance predictions and collaborative recommendation methods are used as strategies for this algorithm. The proposed performance prediction model is based on convolutional neural networks (CNN). The results of the performance predictions are used by the proposed recommendation algorithm. The results of the predictions obtained show the efficiency of Deep Learning compared to the k-nearest neighbor (k-NN) algorithm. The proposed recommendation algorithm improves the recommendations of the learners' learning items. This algorithm also has the particularity of dissuading learning items in the learner's profile that are deemed inadequate for his or her training.
Kim, Myo-Gyeong;Choi, Yun-Kyoung;Ahn, Jung-Won;Kim, Keum Soon
Health Policy and Management
/
v.27
no.1
/
pp.63-74
/
2017
Background: This study aims to analyze quality of and satisfaction with Korea medical services and identify factors affecting medical service satisfaction, revisit, and recommendation intention among international patients. Methods: Secondary analysis of survey data conducted by Korea Health Industry Development Institute from June 10th to July 17th in 2013 was done using multiple regression and logistic regression analysis. The 191 international patients from 9 medical institutions in Seoul were enrolled. Results: The results showed that international patients were satisfied with 85.6 points out of 100.0 points. International patients appraised higher in staff service rather than other services. Factors influencing medical service satisfaction were gender, religion, medical specialty, length of stay, and quality of medical services. Quality of medical service explained 29.8% of medical service satisfaction and especially, 'doctor's care' and 'communication and patient respect' were significantly related to medical service satisfaction. Medical specialty had a significant influence on revisit intention. There were no statistically significant influencing factors of recommendation intention. Additionally, more satisfied patients were associated with higher revisit and recommendation intention. Conclusion: This study implies that quality of medical services is a critical factor for patient satisfaction and that satisfaction with medical services is an important factor for increasing revisit and recommendation intention among international patients. In addition, health care providers should consider cultural differences to enhance satisfaction with medical services for international patients. Therefore, multidimensional strategy is required to strengthen the cultural competency of healthcare providers.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
/
v.47
no.4
/
pp.711-728
/
2023
This study aims to validate the user experience associated with the personalized recommendation systems of fashion vertical platforms. The investigation focused on women aged 18 to 30 with prior experience using personalized fashion recommendation systems. The collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0, and the outcomes can be summarized as follows. Firstly, the diversity and usefulness of information quality exerted a positive effect on use satisfaction. Secondly, the affirmative impact of the reliability of system quality on user satisfaction was established, although stability was not confirmed. Thirdly, the study identified a favorable connection between ease-of-use of service quality and user satisfaction, while the influence of tangibles was unsubstantiated. Fourthly, the degree of self-reference was found to have a positive effect on user satisfaction. Fifthly, a constructive relationship emerged between user satisfaction and both continuous-use intention and recommendation intention. Lastly, there was a significant difference in the magnitude of the effect of ease-of-use on satisfaction according to self-regulatory focus. The findings of this study hold the potential to enhance the explanatory and predictive power of the field of consumer behavior within the novel shopping landscape of fashion vertical platforms.
Kim, Seongseop;Han, Sunwoo;Mok, Ha-Eun;Choi, Hyebong
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.7
no.1
/
pp.582-587
/
2021
Book recommender system, which suggests book to users according to their book taste and preference effectively improves users' book-reading experience and exposes them to variety of books. Insufficient dataset of book rating records by users degrades the quality of recommendation. In this study, we suggest a book recommendation system that makes use of user's book ratings collaboratively with user's movie ratings where more abundant datasets are available. Through comprehensive experiment, we prove that our methods improve the recommendation quality and effectively recommends more diverse kind of books. In addition, this will be the first attempt for book recommendation system to utilize movie rating data, which is from the media-platform other than books.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.21
no.6
/
pp.552-562
/
2020
This study examined the effects of apartment complex management and residential quality on the residents' residential satisfaction and recommendation intentions. A survey was conducted on the residents of an apartment complex in Doan, Daejeon. Statistical analysis was analyzed using the SPSS 25.0 program. Exploratory factor analysis (EFA) was carried out to verify the validity of the measurement tools for apartment complex management, residential quality, living satisfaction, and recommendation intention. The Cronbach's α coefficient was evaluated to verify the reliability of the measurement tools. Multi-regression analyses were conducted to verify the research hypotheses. As a result, the following main results were derived. First, maintenance factors and living management factors among apartment complex management factors were found to have a significant effect on the residents' residential satisfaction. Second, among the factors of residential quality in apartment complexes, convenience, safety, comfortability, and economy had a significant effect on residential satisfaction. Third, residential satisfaction had a significant effect on the recommendation intention. Overall, the factors of apartment complex management and residential quality affecting residential satisfaction and recommendation intentions were derived.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
Recently, with the rapid development of internet and smart phones, social network services that can create and share various information through relationships among users have been actively used. Especially as the amount of information becomes enormous and unreliable information increases, expert recommendation that can offer necessary information to users have been studied. In this paper, we propose an expert recommendation scheme considering users' interests, human relations, and response quality. The users' interests are evaluated by analyzing their past activities in social network. The human relations are evaluated by extracting the users who have the same interesting fields. The response quality is evaluated by considering the user's response speed and response contents. The proposed scheme determines the user's expert score by combining the users' interests, the human relations, and the response quality. Finally, we recommend proper experts by matching queries and expert groups. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.