Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권1호
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pp.29-38
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2019
Information retrieval is the challenge of the Web 2.0 world. The experiment of knowledge organisation in the context of abundant information available from various sources proves a major hurdle in obtaining information retrieval with greater precision and recall. The fast-changing landscape of information organisation through social networking sites at a personal level creates a world of opportunities for data scientists and also library professionals to assimilate the social data with expert created data. Thus, folksonomies or social tags play a vital role in information organisation and retrieval. The comparison of these user-created tags with expert-created index terms, author keywords and title words, will throw light on the differentiation between these sets of data. Such comparative studies show revelation of a new set of terms to enhance subject access and reflect the extent of similarity between user-generated tags and other set of terms. The CiteULike tags extracted from 5,150 scholarly journal articles in marine science were compared with corresponding Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title terms. The Jaccard similarity coefficient method was employed to compare the social tags with the above mentioned wordsets, and results proved the presence of user-generated keywords in Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title words. While using information retrieval techniques like stemmer and lemmatization, the results were found to enhance keywords to subject access.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1570-1594
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2017
Social network services have recently changed from environments for simply building connections among users to open platforms for generating and sharing various forms of information. Existing user reputation computation methods are inadequate for determining the trust in users on social media where explicit ratings are rare, because they determine the trust in users based on user profile, explicit relations, and explicit ratings. To solve this limitation of previous research, we propose a user reputation computation method suitable for the social media environment by incorporating implicit as well as explicit ratings. Reliable user reputation is estimated by identifying malicious information raters, modifying explicit ratings, and applying them to user reputation scores. The proposed method incorporates implicit ratings into user reputation estimation by differentiating positive and negative implicit ratings. Moreover, the method generates user reputation scores for individual categories to determine a given user's expertise, and incorporates the number of users who participated in rating to determine a given user's influence. This allows reputation scores to be generated also for users who have received no explicit ratings, and, thereby, is more suitable for social media. In addition, based on the user reputation scores, malicious information providers can be identified.
최근 정보기술의 발전과 더불어 사회적으로 많은 변화가 있는 것이 사실이다. 이러한 사회적 변화에 발맞추어, 기업에서는 새로운 수익모델을 찾고자 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 최근에 문화와 정보기술을 융합한 디지털 콘텐츠가 많은 수익을 창출하게 되면서, 다수의 기업들이 UGC(User Generated Contents)와 같은 참여자 기반의 디지털 콘텐츠에 관심을 갖게 된 것이 사실이다. 본 논문에서는 선행연구를 통해 제시된 UGC의 속성과 유비쿼터스 정보기술로 구현할 수 있는 비즈니스를 분석하여, 유비쿼터스 정보기술 환경에서 UGC의 성공적인 비즈니스를 위한 속성을 제시하였다. 아울러, 문헌연구와 전문가 분석방법을 통해 본 논문에서 제시한 UGC 속성의 타당성을 검증하고자 하였다. 향후, 기업에서는, 본 논문의 연구 결과를 바탕으로, 참여자 기반의 디지털 콘텐츠 비즈니스를 성공적으로 개발할 수 있을 것 이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.101-109
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2023
This paper discusses the use of sentiment analysis and text summarization techniques to extract valuable information from the large volume of user-generated content such as reviews, comments, and feedback on online platforms and social media. The paper highlights the effectiveness of sentiment analysis in identifying positive and negative reviews and the importance of summarizing such text to facilitate comprehension and convey essential findings to readers. The proposed work focuses on summarizing all positive and negative reviews to enhance product quality, and the performance of the generated summaries is measured using ROUGE scores. The results show promising outcomes for the developed methods in summarizing user-generated content.
컴퓨터를 통한 침입을 효과적으로 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 이 논문에서는 비정상행위 탐지에서 사용자의 정상행위 패턴을 생성하기 위해 지지율에 기반한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘에서는 사용자의 과거행위보다 최근행위에 보다 많은 비중을 두는 방법을 적용하였다. 한편, 사용자의 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 사용자의 행위를 여러 판정요소로 분류하고 각 판정요소에 제시된 알고리즘을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 생성한다. 결과적으로 사용자의 비정상행위가 효과적으로 탐지될 수 있다.
웹 서비스는 네트워크 및 관련 표준을 통하여 운영체제 및 프로그램 언어에 제한을 받지 않고 상호 운영이 가능하도록 해주는 표준화된 소프트웨어 기술로써 서비스를 제공, 발견하여 다양한 서비스를 이용할 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 서비스이다. 웹 서비스의 검색 방법은 기능적 측면만을 고려해 서비스 선정 시 사용자 위주의 검색에 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 IoT 정보 자동생성 도구를 제안하여 웹 서비스 검색 시 IoT 확장 정보를 제공하여 사용자에게 적합한 서비스를 선정할 수 있도록 문제점을 개선한다. 제안하는 IoT 확장 정보 자동생성 도구는 사용자, 사물, 서비스로 구성된 세 가지 요소가 분산된 환경에서 상호 자율적으로 협업하여 Sensing, networking, 정보처리 등에서 발생하는 다양한 정보를 수집 저장한다. 사용자에 의해 생성된 정보를 웹 서비스 검색 시 확장정보로 제공함으로써 사용자에 적합한 서비스 검색을 지원한다. 제안방법은 4차 산업 분야 전반에 걸쳐 적용됨으로 다양한 환경의 요구사항에 맞는 사용자 정의 서비스를 제공 할 수 있다.
The authors argue that the current Government Information System for asthmatics appears to be non-user friendly due to lack of the cartographic representation for the text based statistical data. Acknowledging these constraints, an operational, user-friendly map for asthmatic prevalence has been generated by combining existing statistical data with the administrative Dong boundary map under GIS environment. The Geographical User Interface, in particular, were ideally suited to deriving the major distribution patterns that more asthmatic prevalence tends to be occurred on conventional commercial district and industrial complex. A visual map using spatial modelling technology were generated to show the fact that some degree of increasing or decreasing trends of asthmatic prevalence already exists in the experimental sites. It could be used as an evidence to restrict initiation of development activities causing negative influence to asthma such as road construction. The result of this study would play a crucial role in improving the quality of environmental health information service if it is operationally introduced into the Government since the highly user-friendly interface provides a completely new means for disseminating information for asthmatics in a visual and interactive manner to the general public.
While numerous studies have suggested the significance of uncertainty during the process of information-seeking, less research has investigated user uncertainty in the actual search process using a real system. This study investigated user perceptions of uncertainty in the process of the selection of information retrieval system in the real information-seeking process. Considering the role of commercial Web search engines as supplementary tools for traditional bibliographic databases in academic research environments, this study analyzed the selection behavior of scholarly researchers, who use such search tools for their academic study. The researchers were limited to the discipline of science in order to understand user perceptions in this field. The findings revealed various dimensions, types, and incidents of uncertainty. Variations appeared in different incidents of uncertainty relating to the unique characteristics of the subjects' information-seeking context. The identification of three principal origins of uncertainty based on the different types of uncertainty generated implications to improve information systems and services.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.55-60
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2020
As personalized customer services create a society that emphasizes the personality of an individual, the number of product reviews and quantity of user data generated by users on the internet in mobile shopping apps and sites are increasing. Such product review data are classified as unstructured data. Unstructured data have the potential to be transformed into information that companies and users can employ, using appropriate processing and analyses. However, existing systems do not reflect the detailed information they collect, such as user characteristics, purchase preference, or purchase priority while analyzing review data. Thus, it is challenging to provide customized recommendations for various users. Therefore, in this study, we have developed a product recommendation system that takes into account the user's priority, which they select, when searching for and purchasing a product. The recommendation system then displays the results to the user by processing and analyzing their preferences. Since the user's preference is considered, the user can obtain results that are more relevant.
Securities companies which faced with severe competition should not only attract new customers but also retain their on-line customers. This study examines the factors affecting loyalty of on-line stock trading customers. The research model based on the previous studies was established and the research hypotheses were generated. The test results based on the data gathered from 87 users of on-line stock trading services show that user satisfaction, learning cost, transaction fees, and reputation influence customer loyalty. User satisfaction, learning cost and reputation are positively related to customer loyalty, whereas transaction fee is negatively related to customer loyalty. The results also support that information quality and system quality are positively related to user satisfaction. The hypothesis that transaction fee is related to user satisfaction is not supported. There is no significant information to say that security risk is related to user satisfaction. It is considered that the study results may help managers to increase customer retention.
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