In this paper, we investigate the achievable sum rate and energy efficiency of downlink massive multiple-input multiple-output antenna systems with zero-forcing precoding, by taking into account the randomness of user locations. Specifically, we propose two types of non-uniform user distributions, namely, center-intensive user distribution and edge-intensive user distribution. Based on these user distributions, we derive novel tight lower and upper bounds on the average sum rate. In addition, the impact of user distributions on the optimal number of users maximizing the sum rate is characterized. Moreover, by adopting a realistic power consumption model which accounts for the transmit power, circuit power and signal processing power, the energy efficiency of the system is studied. In particular, closed-form solutions for the key system parameters, such as the number of antennas and the optimal transmit signal-to-noise ratio maximizing the energy efficiency, are obtained. The findings of the paper suggest that user distribution has a significant impact on the system performance: for instance, the highest average sum rate is achieved with the center-intensive user distribution, while the lowest average sum rate is obtained with the edge-intensive user distribution. Also, more users can be served with the center-intensive user distribution.
Purpose With the continuous growth of the OTT services market, trust issues are becoming increasingly important, but research on this topic is still in its infancy. The purpose of this study is to identify the structural relationship between information system quality and reuse intention of OTT services and to analyze the impact of trust and user satisfaction. Design/methodology/approach This study proposed a research model based on the information system success model. In this study, a survey was conducted among 236 Korean users who have used OTT services within the last six months. Findings The results of the analysis showed that text quality and visual quality had a significant impact on trust in OTT services, with text quality having the largest impact. System quality and text quality also had a significant impact on trust in OTT service providers. However, visual quality did not have a statistically significant effect on trust in the service provider. Trust in the OTT service and the service provider was analyzed to have a significant impact on user satisfaction. However, it did not have a statistically significant impact on reuse intention. These findings have important implications for improving trust in OTT services to increase users' reuse intentions. It is also expected to contribute to further expanding the field of OTT service research.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.147-157
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2020
In the accounting information system implementation, the users should consider the benefits and advantages of the system. This paper examines the effect of the Enterprise Resources Planning based (ERP-based) accounting information system implementation on user impact and organizational impact. The population in this study is companies listed on the Indonesian Stock Exchange, especially companies based in Riau, Indonesia. These companies currently use the ERP-based accounting information system. Research samples are employees who use the ERP-based accounting information system. For data analysis, we use structural equation modeling (SEM). Based on data analysis, high-quality information system implementation generate high-quality information that can give satisfaction to the user. Moreover, the information system is related to user skill, satisfaction, and knowledge sharing which improve personal skills; enhanced personal skill contributes to organizational performance. On the other hand, there is no effect of training on personal skills and there is no effect of information quality on perceived usefulness. This research gives implication to the organization for implementing a high-quality ERP-based accounting information system that positively impacts organizational performance. Future research is expected to examine information system implementation in different research objects and conditions.
This research focuses on internet advertisement success factors derived from the relevant researches and clarified the concept of user and information characteristics. The corresponding determinants are suggested such as organizational characteristics, user characteristics, and information characteristics. Success factor of internet advertisement is used by user attitude. We then examine the impact of corresponding determinants on the success factors. Hypotheses on their characteristics were tested for 174 persons. The results indicated that organizational characteristic, user characteristic and information characteristic was partly found as a positive impact on the internet advertisement success while quality of innovation and purchase promotion traits were not significant.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3798-3814
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2022
Social recommendation algorithm can alleviate data sparsity and cold start problems in recommendation system by integrated social information. Among them, matrix-based decomposition algorithms are the most widely used and studied. Such algorithms use dot product operations to calculate the similarity between users and items, which ignores user's potential preferences, reduces algorithms' recommendation accuracy. This deficiency can be avoided by a metric learning-based social recommendation algorithm, which learns the distance between user embedding vectors and item embedding vectors instead of vector dot-product operations. However, previous works provide no theoretical explanation for its plausibility. Moreover, most works focus on the indirect impact of social friends on user's preferences, ignoring the direct impact on user's rating preferences, which is the influence of user rating preferences. To solve these problems, this study proposes a user bias drift social recommendation algorithm based on metric learning (BDML). The main work of this paper is as follows: (1) the process of introducing metric learning in the social recommendation scenario is introduced in the form of equations, and explained the reason why metric learning can replace the click operation; (2) a new user bias is constructed to simultaneously model the impact of social relationships on user's ratings preferences and user's preferences; Experimental results on two datasets show that the BDML algorithm proposed in this study has better recommendation accuracy compared with other comparison algorithms, and will be able to guarantee the recommendation effect in a more sparse dataset.
Recent years, a smartphone has been playing a role of searching, booking, and decision-makings in the tourism industry through tourists' user experiences and engagements. This study investigated the tourists' behavior toward smartphone usage regarding Chinese visitors who were ranked in Korea inbound tourism. This research model formulated two types of usage which identified explorlative use and exploitive use and the antecedent relationships of user empowerment including user competence, user impact, usage meaning, user trust. We analyzed SmartPLS2.0 for the hypotheses and found that first, user competence has a positive influence both of exploitative use and explorative use, second, user impact has a positive influence on exploitative use, but has not influenced on explorative use, third, usage meaning has not influence on exploitive use, but has a postitive influence on explorative use, and finally user trust has influence on both of exploitive and explorative use. Based on the results we found, we suggested Chinese tourists' smartphone usages' behaviors and theoretical and practical implications.
NGUYEN, Dat Dinh;NGUYEN, Thanh Duc;NGUYEN, Trung Duc;NGUYEN, Ha Viet
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.8
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pp.287-296
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2021
Stepping into the technological boom time, Vietnam has integrated into the trends of using Fintech applications as a new means of payment. This article evaluates the relationship between perceived security (including service security and platform security), knowledge, confirmation, perceived usefulness, satisfaction, attitude and lastly enterprise's images regarding the service and continuous intention to use Fintech services. The survey results of 352 Vietnamese customers using Fintech services, reliability test and extended post-acceptance model (EPAM) which is based on PAM and ECT models. From the survey, we further found out that perceived security (BSS) has no direct impact on continued intention to use, while perceived security (BSS) has positive impact on confirmation (CON), similarly, perceived usefulness (PU) and user's satisfaction (SES). Knowledge of the Mobile Fintech payment service (KNOW) has a positive impact on perceived security (BSS). Confirmation (CON) has a positive influence on perceived usefulness but in the meanwhile it has created a negative impact on user's satisfaction (SES). From the survey it can also tell that user's attitude (ATT) and enterprise image (IMG) both have a positive impact on continual intention to use Fintech services. From the research results, we also propose some recommendation to enhance the continual intention to use Fintech services in Vietnam.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.12
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pp.287-298
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2014
This study is to identify how social capital is accumulated and used in SNS space, furthermore, is to examine the impact of structural and relational social capital on SNS user satisfaction, and continuous intention of information sharing. The empirical test showed that social interaction ties have a significant and positive impact on relational social capital(trust in SNS site, trust in SNS user, reciprocity). In addition, it was proven that trust in SNS site played a critical role in satisfying SNS user whereas trust in user and reciprocity was not related to SNS user satisfaction. Finally, trust in SNS site and reciprocity were proven to be key determinants of continuous information sharing intention, whereas trust in user was not related to continuous information sharing intention.
This paper elucidates the effect of characteristics of service quality on continuance usage intention of digital healthcare service using mediating factors of user expectation and user utility. First, we classified independent factors into three types such as service system characteristics, user characteristics, and healthcare service characteristics from the previous studies, and investigated the effect of three independent factors on continuance usage intention of digital healthcare service. Second, we analyzed the impact of two mediating factors, user expectation and user utility, on the continuance usage intention. We developed a research model that includes three types of independent factors, mediated factors of user expectation and user utility, and a dependent factor of continuance usage intention. We surveyed a total of 357 samples from digital healthcare service users and analyzed the research model. The research results significantly show that Characteristics of Users is essential factor impacting a dependent factor of Continuance Usage Intention. The results indicate the followings: (1) Characteristics of Users including the variables of Innovation impacts User Expectation, and User Expectation affects Users Utility, and Users Utility also affects Continuance Usage Intention. (2) Characteristics of Service Systems including the variables of Functionality, Compatibility, and Convenience and Characteristics of users of Innovation variable impact the mediating factor of User Expectation, and User Expectation also affects the factor of Continuance Usage Intention. (3) Characteristics of Healthcare Services including the variables of Reliability, Ease of Operation, Safety, and Accuracy impact User Utility, and User Utility also affects Continuance Usage Intention.
This study examined the impact of chatbot service quality (process quality, outcome quality, and servicescape quality) on user satisfaction and reliability by identifying the relationships between user satisfaction, reliability, immersion, and the paths of three variables influencing reuse intention. The survey was conducted of Korean users in their teens and 70s who had experience using chatbot services. A total of 218 convenience samples were extracted and the data analyzed. By the IS success and SERVQUAL model, the results of structural equation modeling revealed that the chatbot service quality did not affect user satisfaction and reliability. However, user satisfaction and reliability of the chatbot services were shown to lead to reuse intention, and user satisfaction was shown to affect immersion and immersion in reliability. The results showed that satisfaction, reliability, and immersion in the chatbot services were important factors in the chatbot reuse intention. Through the satisfaction and reliability gained through the service, the users wanted to reuse the chatbot services, especially the chatbot services that gained reliability, which will have a greater impact on reuse intention. We can use these results as marketing information to attract loyal customers by identifying the reuse intention of the chatbot service users.
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