Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.2
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pp.33-41
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2003
It is not easy to find desired information in the world wide web. In this research, we introduce a notion of concept network that is useful in finding information if it is used in search engines that are specialized in domains such as medicine, law or engineering. The concept network that we propose is a network in which nodes represent significant concepts in the domain, and links represent relationships between the concepts. We may use the concept network constructor as a preprocessor to speci-alized search engines. When user enters a target word to find information, our system generates and displays a concept network in which nodes are con-cepts that are closely related with the target word. By reviewing the network, user may confirm that the target word is properly selected for his intention, otherwise he may replace the target word with better ones discovered in the network. In this research, we propose a detailed method to construct concept net-work, implemented a prototypical system that constructs concept networks, and illustrate its usefulness by demonstrating a practical case.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.661-663
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2013
The purpose of the following report is to introduce a model that makes it possible to efficiently search data by using keyword-based concept network for reliable access of information which is rapidly increasing in the mobile cloud. A keyword-based concept network is a method with the application of ontology. However, the proposed model is added by association information between keyword concepts as a method for a user's efficient information retrieval. Furthermore, the proposed concept network consists of the keyword centered concept network, expert-group-recommended field concept network, and process concept network.
The purpose of this study is to verify the applicability of concept mapping in the process of planning of network outcomes in social welfare. Planning and evaluation of network outcomes involve many stakeholders. Recognizing the value and range of individuals' perspectives in the creation of a common framework is one of the biggest methodological challenges for planning of network outcomes. Concept mapping is a kind of methodology that creates a stakeholder-authored visual geography of ideas from a group. It uses both a quantitative and qualitative approach, including brainstorming, structuring the statement, specific analysis and data interpretation methods to produce maps that can then be used to guide planning and evaluation efforts on the issues that matter to the group. 13 network managers who work in the social welfare centers in Busan are core participants. The 50 statements on network outcomes from brainstorming session fell into six distinct clusters. After the interpretation session these clusters were rated according to the seven rating scales. This paper explores applicability of concept mapping in the process of planning of network outcomes in social welfare. Concept mapping helps stakeholders with different value and ideas about network outcomes to consensus on common conceptual framework. In addition, a multidimensional conceptualization of network outcomes was made. It will assist in designing future outcomes evaluation and guide the evaluators through a selection of key activities and outcomes.
In this paper, we propose a method to detect concept drift by applying Convolutional Neural Network (CNN) in a data stream environment. Since the conventional method compares only the final output value of the CNN and detects it as a concept drift if there is a difference, there is a problem in that the actual input value of the data stream reacts sensitively even if there is no significant difference and is incorrectly detected as a concept drift. Therefore, in this paper, in order to reduce such errors, not only the output value of CNN but also the probability vector are used. First, the data entered into the data stream is patterned to learn from the neural network model, and the difference between the output value and probability vector of the current data and the historical data of these learned neural network models is compared to detect the concept drift. The proposed method confirmed that only CNN output values could be used to reduce detection errors compared to how concept drift were detected.
In general, conventional search engines provide the same search results for the same queries of users, and however such techniques do not consider users' characteristics. To overcome this problem, we need a new way of personalized search which returns customized search results according to users' preference. In this paper, we propose a concept network profile-based personalized web search system in which the concept network is developed for accumulating users' characteristics. The concept network-based user profile is used to expand initial search queries to achieve personalized search. The concept network is a network structure of concepts where each concept is generated whenever each query is submitted, and it can be defined as a set of keywords extracted from the selected documents. Furthermore, we have improved the concept networks by augmenting intent keywords of each concept with a set of classification tags, called folksonomy, assigned to each document. For an additional personalized search technique, we propose a new re-ranking method that analayzes the degree of overlapped search results.
In this paper, production system is implemented with the inferential neural network model using semantic network and directed graph. Production system can be implemented with the transform of knowledge representation in production system into semantic network and of semantic network into directed graph, because directed graphs can be expressed by neural matrices. A concept node should be defined by the state vector to calculated the concepts expressed by matrices. The expressional ability of neunal network depends on how the state vector is defined. In this study, state vector is overlapped and each overlapping part acts as a inheritant of concept.
The advent of KM(knowledge management) concept have led many organizations to seek an effective way to make use of their knowledge. But the absence of right tools for systematic handling of unstructured information makes it difficult to automatically retrieve and share relevant information that exactly meet user's needs. we propose a systematic method to enable content-based information retrieval from corpus of unstructured documents. In our method, a document is represented by using several key terms which are automatically selected based on their quantitative relevancy to the document. Basically, the relevancy is calculated by using a traditional TFIDF measure that are widely accepted in the related research, but to improve effectiveness of the measure, we exploited 'concept network' that represents term-term relationships. In particular, in constructing the concept network, we have also considered relative position of terms occurring in a document. A prototype system for experiment has been implemented. The experiment result shows that our approach can have higher performance over the conventional TFIDF method.
The article first presents a broad overview of the design and management for survivable network. We review the concept of network survivability, various protection and restoration schemes. Also we introduce design architectures of Quantitative model and a Survivable Ad hoc and Mesh Network Architecture. In the other side of study like these(traditional engineering approach), there is the concept of the survivable network systems based on an immune approach. There is one sample of the dynamic multi-routing algorithms in this paper.
This paper proposes a way of constructing modern concept of geographic network by interpreting historical geography recorded in old archives such as the Tongdian(通典, Comprehensive Manual) which is one of the important materials in studying old concept of Chinese administrative geography. it is proposed a way of producing geographic network by constructing base network, and by combining and adjusting the constructed networks. The proposed way of construction has been applied for generating a geographic network around Bohai gulf and Sandong peninsula, by using descriptions recorded in the administrative division(州郡典) of the Tongdian.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.6
no.3
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pp.10-13
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2018
Purpose - On the basis of discussing the network economy concept and the commentary of the marginal revenue decreasing of traditional economic theory, The concept of network economy has just been put forward in recent years. The reason why such a concept appears is that the information technology, marked by computer network, plays an increasingly important role in economic activities. Some people define network economy as an economic form based on network technology and human capital. this paper points out network economy existing the marginal revenue increasing and analyzes the reasons that influencing the marginal revenue increasing. Research design, data, methodology - The network economy has fundamentally changed the traditional economic laws. The economic basis of industrial society is the law of incremental marginal cost, which reflects the socialization of high cost in industrial society. Results - As the number of network members increases, the value of the network increases explosively, and the value increases attract more members to join, resulting in more returns. Conclusion - In conclusion, network economy has changed many aspects of traditional economy, resulting in decreasing marginal cost, decreasing transaction cost in and out of enterprise organizations, and making the effect of increasing scale compensation more prominent. This is of great significance to the information construction in China.
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