This study is about the effect of original brand on the evaluation of extended brand in the policy of an enterprise's extending its brand. More specifically, this study investigated to see whether the customers' attitude toward original brand has effect on an extended brand and the width and similarity extent of the brand extension affect a brand which is not similar when another brand is extended. The summary of the demonstrative analysis results are as follows: 1. If the attitude toward original brand becomes more positive, the evaluation of the extended brand will become more positive as well. 2. If the attitude toward original brand becomes more positive, the width of a brand extension will become wider. 3. If customers' attitude toward a original brand is positive, their attitude toward an extended brand will be positive as well although the extended brand is not similar to the original brand. This study proved it is possible for brands to be extended from a original brand under the influence of the original brand even though they are weak in their similarity to their original brand unlike the existing theory which was skeptical about the extension of a brand which is low in its similarity to its original brand and that the success of the extension of a brand does not depend upon its similarity to its original brand.
The turbine efficiency is an important factor in power plant, and accurate evaluation of steam turbine performance is the key issue in turbo machinery industry. The difficulty of evaluating the steam turbine performance due to its high steam temperature and pressure environment makes the most steam turbine tests to be replaced by air similarity test. This paper presents how to decide the similarity conditions of the steam turbine test and describes its limitations and assumptions. The test facility was developed and arranged to conduct an air similarity turbine performance test with various inlet pressure, temperature and mass flow rate. The eddy-current type dynamometer measures the turbine-generated shaft power and controls the rotating speed. Pressure ratio of turbine can be controled by back pressure control valve. To verify its test results, uncertainty analysis was performed and relative uncertainty of turbine efficiency was obtained.
평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.
The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.
In view of the deficiencies of existing weighted similarity indexes, a hierarchical clustering method initialize-expand-merge (IEM) is proposed based on the similarity of common neighbors for community discovery in weighted networks. Firstly, the similarity of the node pair is defined based on the attributes of their common neighbors. Secondly, the most closely related nodes are fast clustered according to their similarity to form initial communities and expand the communities. Finally, communities are merged through maximizing the modularity so as to optimize division results. Experiments are carried out on many weighted networks, which have verified the effectiveness of the proposed algorithm. And results show that IEM is superior to weighted common neighbor (CN), weighted Adamic-Adar (AA) and weighted resources allocation (RA) when using the weighted modularity as evaluation index. Moreover, the proposed algorithm can achieve more reasonable community division for weighted networks compared with cluster-recluster-merge-algorithm (CRMA) algorithm.
Not only the preference data but also the similarity data can be used for developing effective marketing strategies. Hahn et al.[10] proposes a methodology of representing a brand(focal brand)'s competitors in a single map called the Preference-Similarity Map, according to their relative preference to and similarity with the focal brand. They also proposes a way to derive the relative preference and similarity values from the survey collecting the choice data from differing choice sets. This study identifies the limitations of the preference and similarity measures proposed by Hahn et al.[10] and shows how these measures can be revised. This study also proposes how to implement the revised measures and analyze brands' positioning strategies. Based on the results of the previous studies on the effect of inter brand similarity on brand evaluations, this study assumes that it is important to analyze how much a specific brand is preferred to its close competitors when evaluating the effectiveness of the brand's positioning in the market. This study applies the proposed measures to the data used in Hahn et al.[10] and also show how the proposed measures are related to the parameters of the choice model proposed by Batsell and Polking[1].
Top-${\kappa}$ 유사도 조인 문제는 두 개의 입력 레코드 집합들에서 유사도를 기준한 상위 ${\kappa}$ 개의 레코드 쌍을 찾는 것이다. 샘플링 기법을 이용하여 상위 ${\kappa}$ 개의 유사도 조인 쌍을 반환하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 입력 레코드들의 표본에서 집합 유사도 조인들의 히스토그램을 구성하고, 상위 ${\kappa}$ 개의 조인 쌍을 위한 추정 유사도 한계치를 통계 추론으로 95% 신뢰 구간의 오차 한계 내에서 계산한다. 상위 ${\kappa}$ 개의 유사도 조인을 얻기 위하여 최소-히프 구조를 사용하는 일반 유사도 조인 알고리즘에 이 추정 한계치를 적용한다. 대 용량의 실제 데이터집합에서의 실험결과는 제안된 알고리즘의 좋은 성능을 보여준다.
본 연구는 프랜차이즈 브랜드가 다양한 제품군으로 브랜드를 확장하는 상황에서 모브랜드 제품과 확장브랜드 제품간 유사성 차이를 살펴보고, 각 확장제품과 모브랜드 제품간 유사성이 확장브랜드에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는지 규명해 보고자 하였다. 연구결과, 제품간 유사성은 확장제품에 따라 다르게 나타났다. 또한, 유사성이 높은 제품과 낮은 제품간 인식적 태도 및 행동적 태도를 살펴 본 결과, 유사성이 높은 제품은 인식적 태도, 행동적 태도 모두 높게 나타났다. 한편, 음식속성 유사성이 기술적 유사성에 비해 태도에 미치는 영향이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과들은 프랜차이즈 브랜드의 브랜드확장전략에 있어서 중요한 시사점을 제시해 준다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권3호
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pp.5-27
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2017
Retrieval of scholarly articles about a specific research issue is a routine job of researchers to cross-validate the evidence about the issue. Two articles that focus on a research issue should share similar terms in their core contents, including their goals, backgrounds, and conclusions. In this paper, we present a technique CCSE ($\underline{C}ore$$\underline{C}ontent$$\underline{S}imilarity$$\underline{E}stimation$) that, given an article a, recommends those articles that share similar core content terms with a. CCSE works on titles and abstracts of articles, which are publicly available. It estimates and integrates three kinds of similarity: goal similarity, background similarity, and conclusion similarity. Empirical evaluation shows that CCSE performs significantly better than several state-of-the-art techniques in recommending those biomedical articles that are judged (by domain experts) to be the ones whose core contents focus on the same research issues. CCSE works for those articles that present research background followed by main results and discussion, and hence it may be used to support the identification of the closely related evidence already published in these articles, even when only titles and abstracts of the articles are available.
해시태그는 현재 페이스북, 트위터와 같은 SNS와 개인 블로그 등에서 활발하게 사용되고 있다. 하지만 스팸성 목적 또는 게시글 조회수 증가 등의 목적으로 무분별하게 해시태그를 사용하여 태그검색의 효율성이 떨어지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 태그검색의 정확도를 높이고자 기존의 키워드 추출 알고리즘과 단어간 유사도 평가 알고리즘을 이용한 태그 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템의 테스트 결과 태그 검색의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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