Because web documents become creation and disappearance rapidly, users require the recommend system that offers users to browse the web document conveniently and correctly. One largely untapped source of knowledge about large data collections is contained in the cumulative experiences of individuals finding useful information in the collection. Recommendation systems attempt to extract such useful information by capturing and mining one or more measures of the usefulness of the data. The existing Information Filtering system has the shortcoming that it must have user's profile. And Collaborative Filtering system has the shortcoming that users have to rate each web document first and in high-quantity, low-quality environments, users may cover only a tiny percentage of documents available. And dynamic recommendation system using the user browsing pattern also provides users with unrelated web documents. This paper classifies these web documents using the similarity between the web documents under the web document type and extracts the user browsing sequential pattern DB using the users' session information based on the web server log file. When user approaches the web document, the proposed Dynamic recommendation system recommends Top N-associated web documents set that has high similarity between current web document and other web documents and recommends set that has sequential specificity using the extracted informations and users' session information.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.8
no.1
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pp.35-40
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2003
In this paper, we present the methods to develop a Web-based CAM system that is capable to simulate machining processes in solid model form through internet. The methods include the dynamic representation on Web of machining operation, workpiece definition on the request of users, interpretation technique of NC par programs through CORBA, and algorithm for efficient machining simulation. Based on the methods, a Web-based CAM system it implemented at http://virtual.ulsan.ac.kr. Using the Web-based CAM system, public users tan simulate machining processes by own NC part programs.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.555-559
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2002
Internet users can input URL in Address window of browser or click address of site that is registered to Bookmark and sail the world of internet. But, need input of ID and password and mouse click action of 4-5 times to reach on target page that users want. This environment is very annoying work to users who approach specification page repeatedly every day. So, Homepage (first screen) of URL that want is not, Web Page Access Manager's development that can approach to target page that want by mouse click of short once. That may make web users can approach fast on target page, and minimise effort by web sailing.
Web page evaluation is important issue in the Internet. Web pages are increasing extremely fast. The web page evaluation based on frequency, like the count of the page view (PV), is not sufficient way even it is used variously. Because users never use the unnecessary or irrelevant web pages for a long time. We concentrated on user's visiting duration time for the evaluation web pages. And we can collect user actions. Users do some action when users using the web page in the web browser. The movements of mouse pointer, mouse button click, page scrolling and so on are produced in the web browser. JavaScript can collect user action and Ajax can send collected data to server when user using the web browser without no user notification.
The purpose of this study was to examine the influence of food service web site users' functional recognition extent on switching behaviors. For this, a survey of web site users was carried out. As for analytic methods, frequency analysis was used to examine respondents' demographic features. In addition, simple regression analysis and multiple regression analysis were carried out used to look into the influence of functional recognition of food providers' web sites on switching behaviors. Study findings are as follows: all the functional variables such as entertainment, advertisement & public relations, communication and purchase decision-making function have significant influence on users' switching behaviors. When users' recognition extent of food providers' online web sites is high, their switching behavior is also high. In particular, the following clause have the greatest influence upon users' switching behaviors pattern. In the function of entertainment, (1) it is easy to search on web site; in the advertisement function, (2) the image of restaurant can easily be recognize; In the communication function, (3) the image of new products can be seen with ease; and in the purchase decision-making function, (4) web sites are easily accessible.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.433-438
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2003
Recently, some studies of a web-based information recommendation technique which provides users with the most necessary information through websites like a web-based shopping mall have been conducted vigorously. In most cases of web information recommendation techniques which rely on a user profile and a specific feedback from users, they require accurate and diverse profile information of users. However, in reality, it is quite difficult to acquire this related information. This paper is aimed to suggest an information prediction technique for a web information service without depending on the users'specific feedback and profile. To achieve this goal, this study is to design and implement a Dynamic Web Information Prediction System which can recommend the most useful and necessary information to users from a large volume of web data by designing and embodying Ensemble Support Vector Machine and hybrid SOM algorithm and eliminating the scarcity problem of web log data.
In the era of Web 2.0, users create a number of their own Web contents. So, multimedia search becomes much more important than ever. A tag is a simple keyword which describes the Web contents including URL, pictures, and videos. Tags perform a role of descriptors of Web contents and Web metadata properly. If the number of tagged Web data increases, users are more likely to find the desired search result because the system includes the Web contents which have richer Web metadata. However, the number of users who use tags as Web metadata is relatively small. Because of the cumbersome process of adding tags, or users do not know what to add for the better accessibility from the public. Given situation, tag recommendation, which helps the process of adding tags, has been studied to solve these problems. When a user adds some Web contents, the tag recommendation system recommends relevant tags for the Web contents to the use, and the user selects recommended tags. We analyze and categorize various tag recommendation algorithms in tagging system.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.2
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pp.219-226
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2011
Web personalization has focused on extracting web pages interesting to users, to help users searching wanted information efficiently on the web. One of the main methods to achieve this is by using queries, links and users' preferred words in the pages. In this study, we surveyed from the web users the features of pages that are considered important to themselves in selecting web pages. The survey results showed that the content of the pages is the most important. However, images and readability of the page are rated as high as the content for some users. Based on this result, we present a method for maintaining relative weights of major page features differently in the profile for each user, which is used for personalizing web search results. Performance of the proposed personalization method is analyzed to prove its superiority such that it yields as much as 1.5 times higher rate than the system utilizing both queries and preferred words and about 2.3 times higher rate than a generic search engine.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.4
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pp.102-112
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2009
Quality of the web service is one of the most important elements as various web services provide diverse functionality, and therefore, it is more and more difficult to satisfy customer's needs. Since the existing UDDI registry provides the basic information such as name and URL of a web service, users are having hard times to choose and customize their web service. In this paper, we propose an extended UDDI architecture for providing quality data of a web service. And in this architecture, we used an automated collection technique of data for testing web service which provides quality information to the users, including response time, throughput, availability, reliability and accessibility. With this new architecture, users and web developers can benefit from web services that customize information for the users and this ensures reliability of web-based applications.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.231-241
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2019
Web Usage Mining (WUM) is one part of Web mining and also the application of data mining technique. Web mining technology is used to identify and analyze user's access patterns by using web server log data generated by web users when users access web site. So first of all, it is important that the data should be acquired in a reasonable way before applying data mining techniques to discover user access patterns from web log. The main task of data acquisition is to efficiently obtain users' detailed click behavior in the process of users' visiting Web site. This paper mainly focuses on data acquisition stage before the first stage of web usage mining data process with activities like data acquisition strategy and field extraction algorithm. Field extraction algorithm performs the process of separating fields from the single line of the log files, and they are also well used in practical application for a large amount of user data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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