International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.91-95
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2007
Main goal of web recommendation system is to study how user behavior on a website can be predicted by analyzing web log data which contain the visited web pages. Many researches of the web recommendation system have been studied. To construct web recommendation system, web mining is needed. Especially, web usage analysis of web mining is a tool for recommendation model. In this paper, we propose web recommendation system using grid based support vector machines for improvement of web recommendation system. To verify the performance of our system, we make experiments using the data set from our web server.
As Internet usage widely grows, online content services such as newspaper, magazine, music, game and movie are provided with a fee-based subscription. Many content services providers consider charging a usage fee into its service provisions as one of the Internet business models for increasing revenue. There are customer resistances to adopting the fee-based service provision on the Web. Previous research in information systems (IS)has focused on the analysis of adoption of information technology or systems in the individual ororganization level. No principle research has been carried out on the user adoption behavior of online content services provisions. As users actively access content services on the Web, it needs to explore user adoption behavior in different settings. Many IS researcher have employedquantitative approaches, even though they deal with the process of user behavior regarding the information technology or system. In this study, we attempt to discover how customers adopt the fee-based provision of online content services by employing grounded theory, one of the principal qualitative research methods.
Most of the IS continuance research has assumed that IS use is activated by an intention to use, which in turn is determined by the evaluation of IS usage. Perceived usefulness is one of the evaluation variables most widely used. Typically, the past studies adopt this perceived usefulness because it views continuance as an extension of acceptance behavior. However, the literature on interpersonal relationships suggests that individuals are motivated to maintain relationships either because they genuinely want to or they believe they have no other option. The former is referred to as dedication-based relationship maintenance and the latter as constraint-based relationship maintenance. The IS continuance can be considered as the relationship maintenance situation with the existing IS that the user is currently using. The belief constructs previously used in IS continuance researches fall into the category of dedication-based ones. Additional constraint-based belief constructs are needed to explain the IS continuance behavior. In this regard, switching cost represents an important avenue for better understanding and predicting customer retention in that it can be regarded as the constraint-based motivation for relationship maintenance or IS use continuance. For an empirical exploration, 275 samples were collected from the users of a web portal site. Data analysis using Structural Equation Modeling (SEM) shows that perceived usefulness shows a significant direct effect on continuance intention while perceived switching cost significantly affects continuance usage.
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.
Although research on acceptance of information systems provides useful insights in understanding users' behavior, we need to further understand factors that cause long-term or continued use. This article therefore examines the role of users' maximizing tendency (i.e., individual differences in pursuing the best option) in continuance intention of Web sites. By controlling for disconfirmation, ease of use, and product involvement, we empirically investigate the relationships between satisfaction, usefulness, and continuance intention to online bookstore Web sites. As suggested by the information technology continuance model, the effects of satisfaction to and perceived usefulness on continuance intention to Web sites are positive for individuals with low maximizing tendency (i.e., satisficers). Satisfaction and usefulness, however, are not associated with continuance intention for individuals with a high maximizing tendency (i.e., maximizers). The implications for both researchers and practitioners are discussed.
웹 로그는 사용자가 웹 사이트의 데이터를 액세스할 때 웹 서버에 의해 기록되는 정보로써 최근 인터넷 이용의 급속한 증가로 인해 웹 로그의 활용가치가 더욱 중요하게 되었으며, 웹 로그의 분석 결과는 쇱 사용자들의 행위를 나타내는 패턴을 분석하거나 웹 사이트의 구조를 재배치 하는데 이용될 수 있다. 이를 실현하기 위한 많은 연구들은 주로 연관규칙과 순차패턴을 이용하고 있는데, 대다수는 Apriori 알고리즘을 기본으로 하고 있어서 대용량의 데이터베이스에 적용하기에는 컴퓨팅 시간적 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 흥미있는 패턴을 탐사하는 새로운 알고리즘을 개발하여 보다 빠르게 패턴탐사를 수행하고, 많은 사용자들이 관심있게 순차적으로 접근하고 있는 정보를 시스템 관리자에게 제공할 수 있는 추천에이전트를 개발한다.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
Purpose: The objective of this study was to develop a predictive model for the sexual experiences of adolescents using the random forest method and to identify the "variable importance." Methods: The study utilized data from the 2019 to 2021 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, which included 86,595 man and 80,504 woman participants. The number of independent variables stood at 44. SPSS was used to conduct Rao-Scott χ2 tests and complex sample t-tests. Modeling was performed using the random forest algorithm in Python. Performance evaluation of each model included assessments of precision, recall, F1-score, receiver operating characteristics curve, and area under the curve calculations derived from the confusion matrix. Results: The prevalence of sexual experiences initially decreased during the COVID-19 pandemic, but later increased. "Variable importance" for predicting sexual experiences, ranked in the top six, included week and weekday sedentary time and internet usage time, followed by ease of cigarette purchase, age at first alcohol consumption, smoking initiation, breakfast consumption, and difficulty purchasing alcohol. Conclusion: Education and support programs for promoting adolescent sexual health, based on the top-ranking important variables, should be integrated with health behavior intervention programs addressing internet usage, smoking, and alcohol consumption. We recommend active utilization of the random forest analysis method to develop high-performance predictive models for effective disease prevention, treatment, and nursing care.
본 연구는 청소년의 하루 평균 스마트폰 사용시간에 대한 표준화를 조사하고자 하였다. 자료는 2017년 청소년건강행태온라인조사의 원시자료를 이용하였고, 분석된 인원은 54,603명이었다. 통계분석은 빈도분석, 독립 t 검정, 피어슨 상관분석, 일원분산분석을 사용하였다. 연구결과, 스마트폰 사용시간과 나이, 학년 사이에 상관계수는 매우 낮았다(r=.025~.039). 중학생과 고등학생의 스마트폰 사용량은 유의한 차이가 없었다(p>.05). 중학생에서 학년이 높아질수록 스마트폰 사용량이 유의하게 많았다(p<.05). 고등학생에서 2학년은 1학년과 3학년보다 스마트폰 사용량이 유의하게 많았다(p<.05). 본 연구는 54,603명의 청소년에서 성별(남, 여), 사용기간(주중, 주말), 학교(중학교, 고등학교), 학년(1학년, 2학년, 3학년)에 대한 각각의 하루 평균 스마트폰 사용량(분)을 7분위수로 제시하였다. 스마트폰 사용량의 기준치 제공은 청소년의 신체 및 정신 건강관리에 근거자료로 사용될 수 있다. 추후 연구를 통해 스마트폰 과사용을 증명할 수 있는 기준값 제시가 필요하다.
이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료 보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 '인터넷정보원'과 '소속 도서관 이용'이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 '소속도서관의 전자자원 다양성 부족'과 '유료정보에 대한 이용부담'에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 '전자도서관 시스템', '도서관 직원', '도서관 소장자료' 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 '맞춤형 정보검색서비스', '프로젝트지원서비스', '연구동향분석서비스'로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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