Advances in Internet technologies and the proliferation of mobile devices enabled consumers to approach a wide range of goods and services, while causing an adverse effect that they have hard time reaching their congenial items even if they devote much time to searching for them. Accordingly, businesses are using the recommender systems to provide tools for consumers to find the desired items more easily. Association Rule Mining (ARM) technology is advantageous to recommender systems in that ARM provides intuitive form of a rule with interestingness measures (support, confidence, and lift) describing the relationship between items. Given an item, its relevant items can be distinguished with the help of the measures that show the strength of relationship between items. Based on the strength, the most pertinent items can be chosen among other items and exposed to a given item's web page. However, the diversity of the measures may confuse which items are more recommendable. Given two rules, for example, one rule's support and confidence may not be concurrently superior to the other rule's. Such discrepancy of the measures in distinguishing one rule's superiority from other rules may cause difficulty in selecting proper items for recommendation. In addition, in an online environment where a web page or mobile screen can provide a limited number of recommendations that attract consumer interest, the prudent selection of items to be included in the list of recommendations is very important. The exposure of items of little interest may lead consumers to ignore the recommendations. Then, such consumers will possibly not pay attention to other forms of marketing activities. Therefore, the measures should be aligned with the probability of consumer's acceptance of recommendations. For this reason, this study proposes a model-based approach to combine those measures into one unified measure that can consistently determine the ranking of recommended items. A regression model was designed to describe how well the measures (independent variables; i.e., support, confidence, and lift) explain consumer's acceptance of recommendations (dependent variables, hit rate of recommended items). The model is intuitive to understand and easy to use in that the equation consists of the commonly used measures for ARM and can be used in the estimation of hit rates. The experiment using transaction data from one of the Korea's largest online shopping malls was conducted to show that the proposed model can improve the hit rates of recommendations. From the top of the list to 13th place, recommended items in the higher rakings from the proposed model show the higher hit rates than those from the competitive model's. The result shows that the proposed model's performance is superior to the competitive model's in online recommendation environment. In a web page, consumers are provided around ten recommendations with which the proposed model outperforms. Moreover, a mobile device cannot expose many items simultaneously due to its limited screen size. Therefore, the result shows that the newly devised recommendation technique is suitable for the mobile recommender systems. While this study has been conducted to cover the cross-selling in online shopping malls that handle merchandise, the proposed method can be expected to be applied in various situations under which association rules apply. For example, this model can be applied to medical diagnostic systems that predict candidate diseases from a patient's symptoms. To increase the efficiency of the model, additional variables will need to be considered for the elaboration of the model in future studies. For example, price can be a good candidate for an explanatory variable because it has a major impact on consumer purchase decisions. If the prices of recommended items are much higher than the items in which a consumer is interested, the consumer may hesitate to accept the recommendations.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.3
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pp.59-76
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2008
Studies of recommender systems have focused on improving their performance in terms of error rates between the actual and predicted preference values. Also, many studies have been conducted to investigate the relationships between customer information processing and the characteristics of recommender systems via surveys and web-based experiments. However, the actual impact of recommendation on product pages for customer browsing behavior and decision-making in the commercial environment has not, to the best of our knowledge, been investigated with actual clickstream data. The principal objective of this research is to assess the effects of product recommendation on customer behavior in e-Commerce, using actual clickstream data. For this purpose, we utilized an online bookstore's clickstream data prior to and after the web site renovation of the store. We compared the recommendation effects on customer behavior with the data. From these comparisons, we determined that the relevant recommendations in product pages have positive relationships with the acquisition of customer attention and elaboration. Additionally, the placing of recommended items in shopping cart is positively related to suggesting the relevant recommendations. However, the frequencies at which the recommended items were purchased did not differ prior to and after the renovation of the site.
Lee, Jung Min;Cho, Yong Ae;Yoon, Ji Hyun;Choi, Hye Ok;Kim, Nam Cho
Journal of Korean Clinical Nursing Research
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v.22
no.3
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pp.265-275
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2016
Purpose: The purpose of this study was to develop an evidence-based guideline for fever management for critically ill adult patients after a brain injury. Methods: Development of the guideline process was done according to the De Novo development Korean Medical Guideline Information Center (KoMGI) and consists of 12 steps. Results: This developed guideline included 3 domains and 19 recommendations. The number of recommendations for each domain was 7 on measuring temperature, 9 on managing fever, and 3 on managing shivering. The level of evidence was as follows: 58% were at level I, and 42% at level II. Of the recommendations, 58% were graded as A, 37% as B, and 5% as C. Conclusion: These findings indicate that this guideline can be used as a guide for nursing in critically ill adult patients with brain injury. This guideline can also contribute to improvements in the quality of nursing care for critically ill adult patients with brain injury.
Personalization recommendations have already proven in many areas of the e-commerce industry. For personalization recommendations, additional work such as reclassifying items is generally necessary, which requires personal information. In this study, we propose a recommendation technique that neither exploit personal information nor reclassify items. We focus on music recommendation and performed experiments with actual music listening data. Experimental analysis shows that the proposed method may result in meaningful recommendations albeit it exploits less amount of data. We analyze the appropriate number of items and present future considerations for contextual recommendation.
Lee, Kyung Mi;Kim, Mi Yeun;Hong, Jin Young;Cho, Yong Ae;Yang, Won Ji
Journal of Korean Clinical Nursing Research
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v.22
no.2
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pp.238-247
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2016
Purpose: This study was done to develop an evidence-based practice guideline for catheter dysfunction in hemodialysis patients. Methods: Development of the guideline process was done according to the De Novo development version 1.0 by NECA which consists of 12 steps. Results: The developed guideline consisted of 5 domains and 14 recommendations. The number of recommendations for each domain were: 3 on catheter dysfunction assessment, 1 on conservative management of catheter dysfunction, 7 on drug management of catheter dysfunction, 1 on catheter function test and 2 on maintenance management. Of the recommendations, 7.15% were marked as A grade, 52.85% of B grade, and 50% of C grade. Conclusion: Findings in this study indicate that this guideline can be added to the evidence-based practice guidelines for fundamentals of practice and that this guideline can be disseminated to nurses nationwide in order to improve the care of hemodialysis patients with catheter dysfunction.
Purpose: This study was designed to examine the validity of the evidence-based guideline on pain developed by Registered Nurses Association of Ontario(RNAO) translated into Korean based on the experts' opinions. Methods: The panel consisted of experts of 60 registered nurses in surgical units, medical doctors and nursing managers who were experts in pain assessment and management. The validity of translated RNAO guideline was evaluated in terms of appropriateness, applicability, and utilization in current practice. Appropriateness and applicability of each recommendation were measured with 9 point scale, whereas utilization was measured by yes/no question. Data were analyzed by mean, standard deviation, and percent. The experts' opinions were analyzed by content analysis method. Results: In general, most of the recommendations in the guideline received above 7 point in appropriateness and applicability. However, above 20% of recommendations showed less than 50% of utilization rates in current practice. Conclusion: The reasons for low utilization of recommendations in current practice are in need for investigation. This study can be used for the development of guideline more acceptable in Korean health care settings and improve the quality of care for the abdominal surgery patients suffering from pain in Korea.
In Korea, the dose limits are reduced and are set at the ICRP-60 iimits. However, derived limits tabulated as MPC in air and water are still specified in Notice No.98-12. There are some discrepancies between the primary dose limits and MPCs in air and water. Therefore, in order to accept ICRP-60 recommendations fully, derived limits such as ALI, DAC, ECL for radiological protection against ionizing radiation based on ICRP-60 recommendations were calculated using modified methods of those of 10 CFR part 20, dose limits and committed effective dose coefficients of the Basic Safety Standards of the IAEA. The derived limits in this study were also compared with those prescribed in 10 CFR part 20 as well as MPCs of Notice No. 98-12 in order to analyze the impact of implementing derived limits on nuclear facilities. ECLs in air and water for the control of radioactive discharge into the environment in this study are shown to have lower values (i.e. more conservative), for most part, than those in Notice No. 98-12. Especially, for uranium elements, ECLs in water are approximately a magnitude in the order of two lower than those in Notice No.98-12.
A wind tunnel test was conducted that measured surface fluctuating pressures aft of a ramp at transonic speeds. Dynamic pressure test data was used to perform a study to determine best locations for streamwise sensor pairs for shocked and unshocked runs based on minimizing the error in root-mean-square acceleration response of the panel. For unshocked conditions, the upstream sensor is best placed at least 6.5 ramp heights downstream of the ramp, and the downstream sensor should be within 2 ramp heights from the upstream sensor. For shocked conditions, the upstream sensor should be between 1 and 7 ramp heights downstream of the shock, with the downstream sensor 2 to 3 ramp heights of the upstream sensor. The shock was found to prevent the passage coherent flow structures; therefore, it may be desired to use the shock to define the boundary of subzones for the purpose of loads definition. These recommendations should be generally applicable to a range of expansion corner geometries in transonic flow provided similar flow structures exist. The recommendations for shocked runs is more limited, relying on data from a single dataset with the shock located near the forward end of the region of interest.
The introduction of recommender systems to existing online services is now practically inevitable, with the increasing number of items and users on online services. Popular recommender systems have successfully implemented satisfactory systems, which are usually based on collaborative filtering. However, collaborative filtering-based recommenders suffer from well-known problems, such as popularity bias, and the cold-start problem. In this paper, we propose an innovative collaborative-filtering based recommender system, which uses the concepts of Experts and Novices to create fine-grained recommendations that focus on being novel, while being kept relevant. Experts and Novices are defined using pre-made clusters of similar items, and the distribution of users' ratings among these clusters. Thus, in order to generate recommendations, the experts are found dynamically depending on the seed items of the novice. The proposed recommender system was built using the MovieLens 1 M dataset, and evaluated with novelty metrics. Results show that the proposed system outperforms matrix factorization methods according to discovery-based novelty metrics, and can be a solution to popularity bias and the cold-start problem, while still retaining collaborative filtering.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.28
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pp.109-133
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1995
This study assessed citation analysis results in light of their usefulness for national scientific and technical information (STI) policy formulation and review in Korea. using electrical and electronics engineering field as a case. After brief summary of citation analysis results was presented. current Korean STI policy was reviewed. which aims at establishing national STI sharing system by constructing many STI databases and information networks. Citation analysis results were discussed in light of their significance for Korean databases and information network construction and for use of informal networks such as E-Mail and invisible colleges. The problem of access to current information was also reviewed. Some recommendations were made to policy makers. which include creation of a centralized national STI center: development of guidelines for effective utilization of STI networks and STI; and. standardization of information processing technology and support for the automation of information centers and libraries. Based on the literature review. the best possible way of presenting recommendations to policy makers was examined. It was concluded that citation analysis could be a useful methodology for STI policy formulation and review when reliability and validity of the study is assured and the samples well represent the population of scientists and engineers. Finally recommendations for further research were offered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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