In recent years, there has been increasing interest in recommender systems which provide users with personalized suggestions for products or services. In particular, researches of collaborative filtering analyzing relations between users and items has become more active because of the Netflix Prize competition. This paper presents the reinforcement learning approach for collaborative filtering. By applying reinforcement learning techniques to the movie rating, we discovered the connection between a time sequence of past ratings and current ratings. For this, we first formulated the collaborative filtering problem as a Markov Decision Process. And then we trained the learning model which reflects the connection between the time sequence of past ratings and current ratings using Q-learning. The experimental results indicate that there is a significant effect on current ratings by the time sequence of past ratings.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
/
v.13
no.3
/
pp.113-124
/
2018
The objective of this study is to examine the effectiveness of signals and advancing our understanding of the relationship between ratings and audience decisions based on the signaling theory. Though many studies argue that information asymmetry affects decision making, few studies have examined two key signaling factors: its potential to have multiple sources and the effect of time on its effectiveness. This study examined how experts' and the general audience's ratings affect decision making. We also considered change patterns in ratings to explore how time effect on ratings affect selection behavior. We tested our hypotheses using the latent growth model based on signaling theory and behavior approaches. The results show that a general audience's ratings is perceived as more credible than are those of experts and that audience members are significantly affected by upward patterns in ratings. The findings suggest that general audiences play a critical role as signal providers. Thus, market participants such as producers should pay more attention to the general audience's ratings in order to increase revenues. They should also consider the time effect of signaling, such as upward trends in ratings.
The purpose of this study is to explore directions for improvement of teaching at college of engineering based on analysis of differences from course evaluation of students and instructors. Data was collected from 86 instructors' ratings on courses and their 3004 students' ratings on courses at college of engineering in a two-year, a three-year college and a University from 2010 to 2013. The results of the survey indicate significant differences in the statistics from the several questions between the instructors and the students as well as between the course in a two-year, a three-year college and in a University. First, instructors' self evaluation of the course is higher than students' satisfaction ratings of the course on the average. Instructors' self evaluation are high on the questions 'The subject was proper for the course', 'The course provided the latest theory and trend of the field', and 'Fairness and objectivity about the exams and the assignments'. Also, the difference between Instructors and students on the questions is significant in the statistics. The professor must make sure that students know well how to organize the course content and the method for feedback to test result and homework. Second, instructors have higher satisfaction ratings on the six questions and students have higher satisfaction ratings on the one question('Make students participate in the class effectively') at a two-year and a three-year college. However, students have higher satisfaction ratings on the three questions('Make students participate in the class effectively', 'Concern about students' learning process', and 'Use of E-learning and media equipments') and instructors have higher satisfaction ratings on the one question. It means instructors at a University feel pressure on a teaching and they are unsatisfied with their teaching skills. Third, the result of comparing six parts of the questions shows that students' satisfaction ratings are higher on 'Students participation' and 'Application of media equipments' parts whereas instructors' self evaluation are higher on 'Exams and assignments' part. Fourth, the question 'Make students participate in the class effectively' is significant in statistic based on comparison of instructors and students, and comparison of in a college and a University. Students' satisfaction ratings are higher than instructors' self evaluation.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
/
v.25
no.3
/
pp.560-568
/
2001
The aim of the present study was to measure intra-individual consistency in clothing and fabric evaluation and to examine its relation to the ratings. A sample of 93 female and 97 male university students rated clothing of 4 styles of daytime wear and 2 fabrics on 15 pairs of polar adjectives twice in 7-days interval. Correlation coefficients between the two ratings for each subject, intra-individual consistency in the evaluation, ranged from -0.12 to 0.89 and mean coefficient was 0.63 of female and -0.01 to 0.78 and mean coefficient was 0.54 of male. Based on the coefficients, the subjects were classified into three groups: high, medium, and low intra-individual consistency. Analysis of variance of mean ratings by the three groups revealed that significant difference existed in 24% of female and 23% of male in 90 combinations of 6 clothing and 15 semantic differential scales. Female of subjects with high intra-individual consistency were most likely definite to evaluate clothing, whereas the ones with low were least. But male subjects were not definite. Mean correlation coefficients for style evaluation subscales of female was 0.39, but male was 0.44. Among the semantic differential scales, high stability in the two ratings was observed for the synthetic clothing evaluation. Correlation coefficients for each clothing obtained from the mean score of the subjects in each semantics differential scale were around 0.98, including that the mean scores of the subjects in each scale could yield excellent stability in clothing evaluation.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
/
v.18
no.5
/
pp.37-44
/
2010
Impact noise is induced in a car when it is driven on a harsh road or over some bumps. This noise occurs with the very high level of sound, which affects passengers in some way or other. Although it is impossible to clearly remove such noise, it is necessary to research an improvement in sound quality for impact noise. A new sound metric for impact sound is presented. This metric is verified by comparison between mean subjective ratings and several sound metrics. In this paper, more objective attributes are considered, which the attributes are expressing the level and modulation of sound. Three sound metrics are employed to get impact sound indexes for each course by the method of multiple linear regressions. The indexes are verified by considering the correlation between the estimated values from the multiple linear regressions and the mean subjective ratings by evaluators. Also, the subjective ratings on the indexes are estimated for the case in which some parts of suspension system are changed. The estimated ratings represent more reasonable or acceptable ratings. Thus, such indexes can be used for modification of the parts of suspension system under considering a good sound quality.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
v.6
no.2
/
pp.25-32
/
2019
In the Korean capital market, there are three credit rating agencies. Potential credit ratings based on credibility in the financial market are calculated independently for each rating agency. It often happens that despite the fact that the grades of the rating agencies are the same and have the same rating system, their actual ratings are different, even for the same firm. In such circumstances, investors may wonder why. In this study, we assume that the cause is the information environment in which the company operates. The credit ratings of rating agencies are mainly classified into bonds or commercial papers. The bonds are rated primarily for long-term of three years or more, and commercial papers specify ratings for less than one year. The information environment to be verified in this study was observed with a commercial paper. Under the assumption the larger the analyst following is, the more transparent is the information environment, we analyzed the influence of the number of analysts following on the degree to which ratings conflicted among credit rating agencies. The results of our analysis confirmed that opinion conflict among credit rating agencies is clearly reduced for companies with good information environments.
Background: Quality ratings could provide vital information to help people in choosing a nursing home. Purpose: This study investigated factors aligned with quality ratings of nursing homes. Methods: We employed a cross-sectional descriptive design to assess publicly available data on 1,354 nursing homes with 30 or more beds in the Republic of Korea. After excluding 289 nursing homes with no reported quality-evaluation ratings, we analyzed the 2015 data of 1,065 nursing homes. To prevent multicollinearity among independent variables, we carefully selected the final set of variables based on clinical and theoretical meaningfulness to direct nursing care. Quality, the ordinal outcome, was scored from 1 to 5 with a higher score indicating higher quality of the organization. We constructed a multivariate ordered logistic regression model. Results: Higher quality ratings of nursing homes was significantly related to the number of unoccupied beds (OR=0.99, p=.024), registered nurses (RNs) (OR=1.30, p=.003), qualified care workers (OR=1.03, p=.011), cognitive-improvement programs (OR=1.05, p=.024), and other programs for residents' activities (OR=1.09, p<.001). Conclusion: The number of RNs had the strongest influence on the publicly reported quality rating, while the rating of qualified care workers demonstrated little effect and that of nursing assistants had no effect. The number of RNs could be used as a crucial indicator for high-quality homes; more resident-engaging programs also demonstrated better quality of nursing home care.
Purpose This study aims to develop classification models using a decision tree algorithm to identify core keywords and rules influencing online consumer review evaluations for the robot vacuum cleaner on Amazon.com. The difference from previous studies is that we analyze core keywords that affect the evaluation results by dividing the subjects that evaluate online consumer reviews into self-evaluation (star ratings) and peer evaluation (helpfulness votes). We investigate whether the core keywords influencing star ratings and helpfulness votes vary across different products and whether there is a similarity in the core keywords related to star ratings or helpfulness votes across all products. Design/methodology/approach We used random under-sampling to balance the dataset. We progressively removed independent variables based on decreasing importance through backwards elimination to evaluate the classification model's performance. As a result, we identified classification models that best predict star ratings and helpfulness votes for each product's online consumer reviews. Findings We have identified that the core keywords influencing self-evaluation and peer evaluation vary across different products, and even for the same model or features, the core keywords are not consistent. Therefore, companies' producers and marketing managers need to analyze the core keywords of each product to highlight the advantages and prepare customized strategies that compensate for the shortcomings.
For inferring criteria in a performance appraisal. linear programming (LP) has been utilized as an alternative to policy capturing (PC). Previous policy capturing LP (PCLP) studies were limited to the criteria of exact numerical ratings. However. under certain evaluation circumstances, a ranged rating with a lower and upper bound may be preferred over an exact numerical value. Therefore, this study introduces a new LP model that allows ranged ratings. A simple example is given to illustrate our model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.8
no.8
/
pp.2948-2966
/
2014
To promote recommendation services through prediction quality, some privacy-preserving collaborative filtering solutions are proposed to make e-commerce parties collaborate on partitioned data. It is almost probable that two parties hold ratings for the same users and items simultaneously; however, existing two-party privacy-preserving collaborative filtering solutions do not cover such overlaps. Since rating values and rated items are confidential, overlapping ratings make privacy-preservation more challenging. This study examines how to estimate predictions privately based on partitioned data with overlapped entries between two e-commerce companies. We consider both user-based and item-based collaborative filtering approaches and propose novel privacy-preserving collaborative filtering schemes in this sense. We also evaluate our schemes using real movie dataset, and the empirical outcomes show that the parties can promote collaborative services using our schemes.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.