In order to buy products through the Internet, consumers dissipate much time and efforts in collecting and comparing product information from various online shopping malls. Consumers can save their efforts by using price comparison sites, but there are some shortcomings in comparison shopping. Firstly, comparison sites do not show the lowest price of some products that are selling in shopping malls. Secondly, the product information provided by comparison sites is sometimes wrong. Thirdly, there are too many results. In order to overcome the shortcomings, we suggested a comparison shopping system based on RSS by using ontology matching. We used the current RSS standard for syntactic interoperability instead of suggesting new standards. Moreover, we used ontology matching for semantic interoperability to compare product information with different ontologies. The suggested ontology matching consists of three steps. The first step is finding exact sense from WordNet for a given product category, and the second step is searching for matching product category candidates from the products of RSS feeds. The final step is calculating similarities of the candidates with the target product category. From the experiments, we could get better recall rates that are suitable for e-commerce environments and the results show that our system is effective in product comparison.
This paper describes the importance of selecting explanatory variables(e.g. land price determinants) in hedonic pricing models employed in predicting real estate price, and explores dynamics of the land price determinants over time. The City of Junju was chosen as the study area, and repeated measured price data of standard lots over 17 years were analyzed. We applied a three-level modeling approach to this data in consideration of its nested data structure and longitudinal characteristics. Main land price determinants we focused on are primarily based on items included in the standard comparison table of land price, which is an official hedonic pricing model used by Government to estimate land price for tax levy. Our result shows that the land price fluctuation over 17 years was not uniform over the whole study area with each neighborhood revealing different price trend, and as such warrants longitudinal model components. In addition, some of determinants previously recognized as important were proved insignificant. It was also found that significant determinants at a particular time point lost its power gradually over time and vice versa. It is expected that more accurate prediction of price would be possible when taken account for this dynamics of price determinants over time in applying hedonic pricing model method.
The objective of this study is to analyze the effects of the oyster seed selection on profitability of the oyster aquaculture business The results of the analysis are as follows ; 1) The comparison of profitability among four different oyster seed applied to the four different scale : 1ha, 3ha, 5ha, and 10ha. The results of the comparison show that, for all scale, the artificial oyster seed is more profitable than the natural oyster seed or the natural oyster seed imported from Japan. 2) There are four important determinant variables of profitability to aquaculture business. In the order of their effect, it is oyster price, quantity of production, labor cost, and seed price. 3) If differences of price between the artificial hardening oyster seed and the natural hardening oyster seed are more less 1,430 won, the former is better. 4) The effect of increasing income of fishermen are estimated about 58.5 billion won or 102 billion won from the artificial oyster seed on the oyster aquaculture.
Different from earlier studies which investigated Chinese market from the perspective of macro strategy, this study compares importance of marketing-mix between Korean and Chinese consumers from that of basic marketing. As elements of marketing-mix for the comparison, product quality, brand, product price, atmosphere of a shopping store, advertising, and price discount are selected. The survey research was conducted to test hypotheses in major Korea and Chinese cities, Seoul, Pusan, Beijing, and Shanghai, from Jan. to Feb. 2010. A total of 315 respondents born in 1980s were interviewed individually by well-trained Chinese and Korean research assistants. Results show that the importance of the product price is higher among Chinese while the importances of the brand and the advertising are higher among Korean. It is also found that the product quality is evaluated more importantly among Chinese while the atmosphere of the shopping store is among Korean within .1 significance level. The mean difference of the importance of the price discount between both countries' consumers is not found statistically.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.13
no.1
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pp.147-158
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2011
This study analyzed the effective and suitable promotion method to increase visitors on the internet fashion soho shopping mall by surveying of female university students. The methods were in-depth interviews for 20 students and questionnaires for 363 students. The results indicated that the main routes of visiting the internet fashion shopping mall were keyword search window, banner advertisement window, and open market. Others were price comparison sites, the rank shop, fashion magazines or internet news, information in e-mail, broadcasting sponsor advertisements, name cards, and leaflets. So the effective methods to increase the number of visitors is to implement keyword advertisements, banner advertisements, and enter the open market to expose the brand names and item information. Being on price comparison sites or rank shops, advertisements in the fashion magazines, internet news or e-mail, broadcast sponsorships, and distribution of leaflets or name cards were also effective methods.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.316-320
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2005
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.4
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pp.179-187
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2019
This study aims to investigate the effects of market commonality and resource similarity on price competition and the recursive consequences in the Korean lodging market. Price comparison among hotels in the same geographic market has been facilitated through the development of information technology, rendering little search cost of consumers. While the literature implies the heterogeneous price attack and response among hotels, a limited number of empirical researches focus on the asymmetric and recursive pattern in the competitive dynamics. This study empirically examines the price interactions in the Korean lodging market based on the theoretical framework of competitive price interactions and countervailing power. Demonstrating superiority to the spatial lag model and the ordinary least squares in the estimation, the results from spatial error model suggest that the hotels with longer operational history pose an asymmetric impact on the price of the newer hotels. The asymmetry is also found in chain hotels over the independent, further implying the possibility of predatory pricing. The findings of this study provide the evidence of a hierarchical structure in the price competition, with different countervailing power by the resources of the hotels. Theoretical and managerial implications are discussed, with suggestions for future study.
In this study, we applied the long short-term memory (LSTM) model to classify the cryptocurrency price time series. We collected historic cryptocurrency price time series data and preprocessed them in order to make them clean for use as train and target data. After such preprocessing, the price time series data were systematically encoded into the three-dimensional price tensor representing the past price changes of cryptocurrencies. We also presented our LSTM model structure as well as how to use such price tensor as input data of the LSTM model. In particular, a grid search-based k-fold cross-validation technique was applied to find the most suitable LSTM model parameters. Lastly, through the comparison of the f1-score values, our study showed that the LSTM model outperforms the gradient boosting model, a general machine learning model known to have relatively good prediction performance, for the time series classification of the cryptocurrency price trend. With the LSTM model, we got a performance improvement of about 7% compared to using the GB model.
Making decisions on prices must be an important task for sellers to stay competitive in on-line markets. Because the emergence of price-comparison web sites led buyers to be more sensitive to the prices, adjusting prices became very important to on-line sellers. This study collected and analyzed the data of prices on computing peripheral devices posted at a popular web site that enabled buyers to compare the prices on the same products. By analyzing the timings of price adjustments among different sellers using Monte Carlo simulation, we explored the possibility of price coordinations among those sellers. The results indicated that online sellers adjusted their prices on a daily basis rather than a weekly basis and the tacit coordination on the price changes was identified.
The purpose of this study is to examine the factors affecting the consumer's search for information and the relationship between the amount of search and the final price paid. The model indicates the demand for search is affected by the market price of each durable good purchased, the tim available for search, family income, direct cost of search, the initial stock of information, effectiveness of search, and shopping attitudes. The final price savings are a function of search, price of dispersion in the market, the initial stock of information, and effectiveness of search. Data from the Pane Study on Consumer Decisions and Asset Management were used for the empirical testing of the theoretical model. The amount of information search as dependent variable is represented by two different measures, the level of discussion with others and the number of stores visited. The amount of discussion with others depends mainly on the respondent's shopping attitude. The higher the wife's desire to search, the higher the degree of husband's comparison shopping, the less the husband's perception of price-quality relationship, the higher the level of discussions with others. The number of stores visited depends on the average market price of product purchased and the level of family income. The higher the average market price and he higher the level of family income, the greater the number of stores visited. The final savings depend upon the level of information search. The greater the number of store visited, but the less the purchase is discussed with stores, the higher the final savings are.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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