Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.189-191
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2014
This paper provides an overview of the E-learning service education on the last decade, In the early 2000's the emphasis of educational technology was on interactive multimedia- stand alone packages on computer hard disks or portable memory, which integrated a range of media forms in the lately. Customers handle finding the best sources of content.The system then uses social signals such as those coming from Facebook, Twitter, LinkedIn, delicious as well as clicks and views. The SNS and network infrastructure is sufficiently mature that the focus should shift to how to use the technology most appropriately to facilitate learning. As we study environmental conditions of the traditional internet and the mobile internet users in some ways. In this paper, analyze the nature of learning, role of educational and suggest alternative policy, innovation of e-learning service and effective e-learning environment in developing technology.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.34-36
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2022
Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.5
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pp.385-393
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2013
In the past decade, a paradigm shift from machine-centered to human-centered and from technology-driven to user-driven has been witnessed. Consequently, Social search is getting more social and Social Network Service (SNS) is a popular Web service to connect and/or find friends, and the tendency of users interests often affects his/her who have similar interests. If we can track users' preferences in certain boundaries in terms of Web search and/or knowledge sharing, we can find more relevant information for users. In this paper, we propose a novel Topic Sensitive_Social Relationship Rank (TS_SRR) algorithm. We propose enhanced Web searching idea by finding similar and credible users in a Social Network incorporating social information in Web search. The Social Relation Rank between users are Social Relation Value, that is, for a different topics, a different subset of the above attributes is used to measure the Social Relation Rank. We observe that a user has a certain common interest with his/her credible friends in a Social Network, then focus on the problem of identifying users who have similar interests and high credibility, and sharing their search experiences. Thus, the proposed algorithm can make social search improve one step forward.
The objective of this study was to examine the trends on social network services. The abstracts of 308 articles were extracted from web of science database published between 1994 and 2016. Time series analysis and topic modeling of text mining were implemented. The topic modeling results showed that the research topics were mainly 20 topics: trust, support, satisfaction model, organization governance, mobile system, internet marketing, college student effect, opinion diffusion, customer, information privacy, health care, web collaboration, method, learning effectiveness, knowledge, individual theory, child support, algorithm, media participation, and context system. The time series regression results indicated that trust, support satisfaction model, and remains of the topics were hot topics. This study also provided suggestions for future research.
Affiliate marketing is classified as a type of online advertising, where merchants share a percentage of sales revenue generated by each customer, who visited the company's website via a content provider. Content provider, referred to as an affiliate, usually places an online advertisement at its website. For the past few years, there have been a lot of companies or individuals who participate in affiliate marketing. Generally speaking, most of them have websites and post the merchant's ads on their own websites. However, building and maintaining websites have some technology requirements. The widespread use of Social Network Service (SNS), especially microblog-based SNS such as Twitter and Sina Weibo, provides opportunities for individuals who want to be content providers of affiliate marketing. Since information spreads quickly on microblog-based SNS and the easy in targeting customers, it is both an effective and an efficient tool to do affiliate marketing. The relationship between a content provider and the potential customer, which is referred as "tie strength", is quite an important issue in such situation. This paper proved that service characteristics of the microblog-based SNS (security, community drivenness and navigability) and content quality all had positive influence on click-through intention, while tie strength played a moderating role. For the group with strong tie, tie strength is crucial in influencing click-through intention. While for the weak tie group, content quality was very important. Finally, we proposed some implications for both academics and practitioners.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.141-155
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2017
As the use of SNS becomes more active, many people are posting their thoughts about specific events in their SNS in the form of text. As a result, SNS is used in various fields such as finance and distribution to conduct service satisfaction surveys and consumer monitoring. However, in the transportation area, there are not enough cases to utilize unstructured data analysis such as emotional analysis. In this study, we developed an emotional analysis methodology that can be used in transportation by using highway VOC data, which is atypical data collected by Korea Expressway Corporation. The developed methodology consists of morpheme analysis, emotional dictionary construction, and emotional discrimination of the collected unstructured data. The developed methodology was verified using highway related tweet data. As a result of the analysis, it can be guessed that many information and information about the construction and the accident were related to the highway during the analysis period. Also, it seems that users complain about the delay caused by construction and accident.
This study was conducted for the overall analysis for the interests, generally and uses of SNS (Social Network Service) of the overseas dance arts company. The subjects of this study were total 3,614 of countries, public, private and personal dance arts company in 100 countries on six continents. The selected 627 company which operate at least one SNS, and included them in this study. Then analyzed the SNS utilization six continental areas as per dance gener, types, and dance gener analyzed as per types. Also analyzed the SNS utilization six continental areas, dance gener as per types and obtained the following result First, It appeared that Ballet company of North America continent took advantage of SNS the most. Second, It appeared that Facebook, Twitter of North America was the most frequently used. Third, It appeared that Facebook wsa the most frequently used by traditional dance company. Fourth. Facebook, Twitter, Youtube were the most activity used by Ballet company of North America continent. In conclusion, this study recommends the policy alternatives related to the awareness of digital media, the establishment of the SNS marketing information system.
Along with the development of Internet services such as Social Network Service (SNS) and blog Service, the privacy is very important in these services. But personal data is not safety from exposure to internet service. If personal data is leak out, the privacy is disclosed to hacker or illegal person and the personal information can be used in a cyber crime as phishing attacks. Therefore, the model and method that protects to disclose privacy is requested in SNS and blog services. The model must evaluate degree of exposure to protect privacy and the method protects personal information from Internet services. This paper proposes a model to evaluate risk for privacy with property of personal data and exposure level of internet service such as bulletin board. Also, we show a method using degree of risk to evaluate with a proposed model at bulletin board.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.4
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pp.181-203
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2015
Customers who show high level of brand loyalty are one of the most important corporate assets. Accordingly, customers' brand loyalty has been addressed as a critical issue for the business success. In today's business environment where business channels to customers have expanded and diversified continuously, especially the use of social network services (SNSs) have drawn a lot of attention as an effective channel to promote customers' brand loyalty. This study, thus, analyzes the impact of the virtual brand community identity on customers' brand loyalty, focusing on the role of the sense of communities as mediators. The analysis was conducted by using the data collected from 239 users of Chinese virtual brand communities. The results show that both virtual brand community identity and the sense of communities significantly influence on customers' brand loyalty. Furthermore, the results reveal that both of the community belongingness and community trust composing the sense of community partially mediate virtual brand community and brand loyalty as hypothesized. Based on the results, the strategic implications are suggested and discussed, focusing on improving the customers' brand loyalty in the context of SNSs. Our findings and discussions can help companies develop their customer strategies for utilizing the virtual communities to strengthen customers' brand loyalty.
Customer is the base factor of income for some corporations, so that effective CRM (Customer Relationship Management) is very important to develop the business. In order to use CRM efficiently, we should figure out customers' demands and provide services or products that the customers want. However, it is getting difficult to comprehend customers' demands because they have complicated form and getting more diverse. Recently, social media like Twitter and Facebook let customers to express their demands, and using big data is a very effective method for efficient CRM. This research suggests how to utilize big data for hotel CRM, which considers customer itself as asset of business. In addition, we discuss security problems of big data service and propose the solution for that.
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