본 연구는 전남 사회적경제 인터넷 쇼핑몰의 서비스 특성이 고객 만족도와 재구매, 추천의도에 미치는 영향을 규명함으로써, 전남사회적경제 쇼핑몰의 운영을 개선하는데 목적이 있다. 연구방법은 사이트 회원대상 설문으로 표본을 수집하고, SPSS22.0와 PROCESS macro 3.5 Model 6으로 가설을 검증하였다. 연구 결과, 서비스 특성은 만족도, 재구매, 추천의도간에 가설이 일부 지지되었다. 둘째, 만족도와 재구매간, 재구매와 추천의도간에 각각 정의 효과가 나타났다. 셋째, 만족도, 재구매의 매개효과에 대해 가설이 지지되었다. 연구 시사점은 낮은 사이트 인지도 개선을 위한 홍보 및 마케팅과 함께 타사이트 벤치마킹, 제품품질 향상 등이 필요하다는 점이다. 향후 연구를 위해서 쇼핑몰 자체차별성보다 판매 제품에 대한 다양한 특성의 차이, 상품구매 경험이 없는 고객에 대한 추가연구도 필요할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4892-4911
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2015
Trust as one of important social relations has attracted much attention from researchers in the field of social network-based recommender systems. In trust network-based recommender systems, there exist normally two roles for users, truster and trustee. Most of trust-based methods generally utilize explicit links between truster and trustee to find similar neighbors for recommendation. However, there possibly exist implicit correlations between users, especially for users with the same role (truster or trustee). In this paper, we propose a novel Collaborative Filtering method called CF-TC, which exploits Trust Context to discover implicit correlation between users with the same role for recommendation. In this method, each user is first represented by the same-role users who are co-occurring with the user. Then, similarities between users with the same role are measured based on obtained user representation. Finally, two variants of our method are proposed to fuse these computed similarities into traditional collaborative filtering for rating prediction. Using two publicly available real-world Epinions and Ciao datasets, we conduct comprehensive experiments to compare the performance of our proposed method with some existing benchmark methods. The results show that CF-TC outperforms other baseline methods in terms of RMSE, MAE, and recall.
With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.
코로나 19 자영업자비상대책위원회가 발표한 자료에 따르면 지난 2년 동안 코로나19로 인한 소상공인 매출의 95.6%가 감소했으며, 방역을 위한 사회적 거리두기로 인해 피해는 더욱 커졌다. 하지만 최근 사회적 거리두기 지침이 전부 해제되고 상권이 활기를 띠면서 서울시는 코로나19의 장기화로 한계에 부딪혀 폐업하였던 소상공인이나 예비 창업자를 위해 안정적으로 사업을 재기할 수 있도록 로컬브랜드 상권 육성사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구는 서울시 로컬브랜드 상권 육성사업의 대상으로 선정된 골목상권 5곳 중 창업자에게 적합한 골목상권을 추천하는 모델을 설계했다. 이 연구의 서울시 로컬브랜드 골목상권 추천시스템은 Xgboost를 이용한 인구관점 모델과 Decision tree를 이용한 상권특징 모델을 합쳐 해당 상권의 주요 인구 연령대와 주요 업종을 추천한다.
최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.
Objectives: The purpose of the study is to investigate the effect of social network service(SNS) information on intention to dental office use. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 410 users of social network service between twenty and thirty years old in Seoul and Gyeonggido after receiving informed consent from July 1 to August 3, 2015. The questionnaire consisted of general profiles of the subjects(6 items), use of dental office(3 items), use of SNS(3 items), use of dental SNS(4 items), use of general SNS(6 items), application of dental SNS(6 items), and intention to dental office use(2 items). Except 8 incomplete answers, 402 data were analyzed using SPSS 18.0 program. Results: The first choice of dental office was recommendation by the acquaintances. There were close correlations between the use of SNS information and the use of general SNS information according to sex(p=0.016) and the frequency of SNS(p=0.012). The use of SNS for dental information showed a meaningful correlation with sex(p=0.003). The intention to use was influenced by sex(p=0.016) and the use of SNS for dental information(p<0.001). Conclusions: The important factor of visit intention to dental service was recommendation by the acquaintances through SNS. The appropriate advertisement of visit intention is very important to improve dental health care.
Purpose - This study analyzed the characteristics of social networking sites (SNSs) using related literatures, and researched the models discussed in precedent studies, to investigate the effects of SNS characteristics upon consumers'awareness, purchase intention, and recommendation. The purpose of the study was to investigate the use of SNSs as a marketing tool. Design, methodology, and approach - For an empirical analysis, the author distributed questionnaires online and offline, to verify the models and hypotheses. Respondents were persons aged 17 or older, who were frequent users of SNSs. The questionnaire survey was conducted for 11 days from September 30, 2013 to October 10, 2013. The author distributed 450 copies and received 430 responses. Finally, 412 copies were used for the analysis after excluding 18 copies having poor answers. Results - The findings about SNS users' behavior could be used as material in the future use of SNS as a marketing tool. Further, the study provided not only theories about SNS characteristics, but also variables and items that were verified during the empirical study. Conclusions - Further studies are needed to overcome the limitations and to establish various kinds of SNS marketing strategies in detail.
대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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