The remarkable development of IT is contributed to popularization of smart phones, which in turn creates a new domain called app store. Smartphone apps have grown fast because they can be easily purchased through an app store. As the volume of apps traded in app stores is so huge that it is extremely hard for users to find the exact app they want. In general, an app store recommends an app to users based on the search words they entered. In terms of recommendation of app, this kind of content-based method is not effective. To increase accuracy in recommending app, this paper proposes a characteristic similarity-based app recommendation method. This method creates attributes on the app based on the related information such as genre, functionality and number of downloads and then compares them with the propensity to use the app. According to diverse simulations, the method proposed in this paper improved the performance of app recommendation by 33% in average, compared to the conventional method.
About 3.9 million apps and 24 primary categories can be approved on Apple iTunes Store. Making accurate categorization can potentially receive many benefits for developers, app stores, and users, such as improving discoverability and receiving long-term revenue. However, current categorization problems may cause usage inefficiency and confusion, especially for cross-attribution, etc. This study focused on evaluating the reliability of app categorization on Apple iTunes Store by using several rounds of inter-rater reliability statistics, locating categorization problems based on Machine Learning, and making more accurate suggestions about representative functionality stems for each primary category. A mixed methods research was performed and total 4905 popular apps were observed. The original categorization was proved to be substantial reliable but need further improvement. The representative functionality stems for each category were identified. This paper may provide some fusion research experience and methodological suggestions in categorization research field and improve app store's categorization in discoverability.
Mobile applications are significantly impacting people's smart phone using behavior and mobile industry value chain. By examining sources of data on mobile applications use, this study presents evidence about what factors would affect the amount of apps download, which may be useful to guide app designers and publishers to develop more persuasive new apps and marketing strategies. The results indicated app ranking had effect on download amount of apps in both Android app market and Apple app store, while prices of apps had no impact on the amount of download. App type, developer experience, and locality had effect on the amount of download only for paid apps in Apple app store.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1375-1380
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2021
Korea's security response to application service app is still insufficient due to the initial opening of the public safety network. Therefore, preemptive security measures are essential. In this study, we proposed to establish a 'public safety network app security system' to prevent potential vulnerabilities to the app store that distributes app in public safety network and android operating system that operate app on dedicated terminal devices. In order for an application service app to be listed on the public safety network mobile app store, a dataset of malicious and normal app is first established to extract characteristics and select the most effective AI model to perform static and dynamic analysis. According to the analysis results, 'Safety App Certificate' is certified for non-malicious app to secure reliability for listed apps. Ultimately, it minimizes the security blind spots of public safety network app. In addition, the safety of the network can be secured by supporting public safety application service of certified apps.
Recent trends of mobile convergence has already brought about many changes in our digitally-powered society. Especially, taking advantage of strengths of existing mobile devices and smart phones have already been established as a primary standard in the business intelligence world. Such high-powered digital devices equipped with mobile convergence functions are getting more momentum as app stores are prevailing. Basically, the app stores are administered by smart phone manufacturers, creating a new business ecosystem among app developers and end-users. However, there are paucity of studies tackling an issue about how users' repurchase intention of the apps is influenced by the service qualities of the app stores. In this respect, this study aims to investigate the effect of app store service quality on users' satisfaction and repurchase intention. As the value of loyal customers is incomparably high in app commerce, winning customers' loyalty is vital to the success of app stores. In this study, a customer is defined as one who has purchased goods or services at least once from the app stores. The proposed research model includes a number of constructs such as app perceptions, customer service, perceived ease of use, design, promotion, perceived consumer risk and connectivity. Empirical results revealed that perceived consumer risk has a negative relationship with consumer's perceived repurchase intention. All the other variables-app perceptions, customer service, perceived ease of use, design, promotion, connectivity- are found to be positively related with the repurchase intentions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.1075-1076
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2009
The mobile application Open Market of the Apple company's App-store is serviced by the domestic communication company. The domestic developer concentrates on the development and trading ont the market of the application. But App-store's I-pod is different from the Korean mobile. The developer can't use the mobile test because there are a lot of mobile in korea. To solve this, we propose that developers can more easily use the mobile test with mobile simulators on the web. This system does the least amount of tests with many mobile terminals and is the verified trading application.
Kim, Seung-Uk;You, Hee-Gyeong;Jeong, In-Cheol;Kim, Tai-Woo
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.2
no.4
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pp.1-8
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2016
In order for consumers to purchase products and event products offered at each convenience store at a low price, visitors should visit the convenience store's homepage or visit the store directly. In this study, we developed an app program for each convenience store to find out which products are event products and which services are provided at certain convenience stores. Using this app, users can search real-time on various services including event information provided by various convenience stores.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.2
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pp.31-38
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2010
By the recent success of the iPhone and the App Store, software developers from all over the world challenge to list their applications on the App Store and sell them worldwide. And major mobile companies in Korea are following the Apple by opening open markets to distribute software products running on their mobile devices. In this paper, we describe the development of an action game for iPod 'Hexa-Samkukgi'. The game is developed using Cocos2d engine.
Kim, Hyun-Mo;Park, Jae-Hong;Lee, Sang-Chul;Suh, Yung-Ho
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.40
no.2
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pp.211-218
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2012
Over the last two decades, many information system researchers have developed the variables of information system using the measurement of user satisfaction. In context, this research developed the measurement of user satisfaction in smartphone application market and compared the difference of user satisfaction factors between Adroid market and App store. The results indicated that satisfaction of App store was more than that of Adroid market. The information system and customer-oriented factors of App store were higher than that of Adroid market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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