Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.3
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pp.30-37
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2000
Management science/operations research (MS/OR) educational software packages are widely used at the present time. Those software packages are expected to help students understand MS/OR techniques better. However, MS/OR educational software packages are often used as computational tools to obtain model solutions efficiently rather than as the tutoring software packages. Several possible reasons for the lack of effective tutoring capacity in MS/OR educational software packages are identified in this paper. The authors believe that the deficiency of tutoring capacity in those software is mainly due to technological limitations (computers and artificial intelligence) and the MS/OR professionals' perception about those software packages. Given technological limitations, feasible design and development approaches are provided to improve the tutoring effectiveness of MS/OR educational software packages.
Currently, chatbot, a conversational platform based on artificial intelligence, is drawing attention as a new marketing channel. This study attempted to verify the effect of the anthropomorphism, message type, and media self-efficacy level on purchase intention. The experimental design of this study was a 2 (anthropomorphism level of shopping chatbot: low vs. high) × 2 (message type: factual vs. evaluative) × 2 (media self-efficacy: low vs. high) three-way mixed analysis of variance (ANOVA). This study conducted a survey by the convenience sampling method of 402 women in their 20s and 30s living in Seoul and the Gyeonggi area who were aware of chatbot services. For the final analysis, 388 questionnaires were used. Data were analyzed with the SPSS 23 program and three-way ANOVA. Simple main effects analysis was conducted. The results of this study were as follows. First, there were statistically significant differences in purchase intention according to anthropomorphism level, message type, and media self-efficacy. Second, message type and media self-efficacy showed statistically significant interaction effects on purchase intention. Lastly, anthropomorphism and the media self-efficacy level and the message type of the shopping chatbots showed significant three-way interaction effects on purchase intention.
Purpose - Faced with the great change of the 4th industrial revolution and the addition of the COVID-19 pandemic, great confusion and crises are occurring in the retail environment as well. The purpose of this study is to suggest the necessity of establishing a methodology for applying retail tech to offline distribution channels in crisis. Research design, data, and methodology - After examining the recent developments of representative fields to which retail technology is applied, it is rearranged through consideration through previous studies. Result - The retail industry must transform into digital commerce through digital transformation. According to the development of retail technology, the distribution industry is at a time of change from the stage of brokering product and service transactions to a structure that creates value based on information on production and consumption. The business model of the distribution industry must be converted to a platform business model in which both consumers and producers become users. Conclusion - In-depth analysis of the cases has not been conducted, and there are limitations in that the development is somewhat insufficient due to insufficient prior research data. However, it is meaningful to suggest the necessity of finding a methodology for applying retail technology to overcome the crisis of offline retailers through quantitative research on the retail technology area.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.9
no.2
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pp.11-20
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2021
Purpose: The importance of creativity has been emphasized in the transition from industrial society to knowledge-based society. Recently, design thinking has attracted great attention as one of the ways to increase the creativity of the organization. From the perspective of solving urban problems through collaboration between technology and citizens, the active participation of citizens is indispensable for realizing smart cities. Research design, data and methodology: From the perspective of solving urban problems through collaboration between technology and citizens, the active participation of citizens is indispensable for realizing smart cities. Results: Therefore, the purpose of this research was to design a citizen-participation type system and contents using a specific space to realize a smart city. This system utilizes the concept of space as a tool to promote innovation activities with the participation of citizens and makes it easy for users of space to participate based on urban problems derived from living labs and the internal structure and user flow line have been designed. Conclusions: It was been also used voice recognition, artificial intelligence, the Internet of Things, and big data as important technologies for experiencing smart cities. The system and content were designed with an emphasis on allowing citizens to directly recognize and experience smart city technology, especially through space-based information visualization and multi-faceted stimulus elements.
Purpose: Online distribution channel alludes to the many different digital channels utilized in marketing and distributing goods and services to end users. The present research aims to explore and provide various retail strategy for the success of the art market within online distribution channel. Research design, data and methodology: The current author has conducted and investigate the qualitative textual methodology to take a look at carefully the current and prior literature dataset to achieve the purpose of the present research so that the present author could obtain total 27 relevant prior studies. Results: According to the comprehensive literature investigation, this research has found that there are six kinds of retail strategy for the prosperity of the art market within online distribution channel as follows: (1) Blockchain Technology, (2) Artificial Intelligence (AI), (3) Virtual Reality (VR), (4) Online Market Places, (5) Social Media, and (6) Regulations. Conclusions: The results of this analysis of the relevant literature show that the art market industry needs to adjust to keep up with the quickly shifting landscape of the digital world. In addition, although these technologies can be helpful in addressing difficulties linked to authenticity and transparency, they cannot eliminate the hazards of fraud and misrepresentation.
Purpose: At the industrial sites of aviation enterprises there is a significant optimization of the main production processes through the use of advanced digital technologies. The most promising are the latest technologies of industrial Internet of Things, active use of big data and practical application of artificial intelligence in production. Research design, data and methodology:The process of creating a competitive product in the high-tech aviation sector is actively linked to the investment appeal of aircraft and helicopter construction products, which is built on the basis of reducing production and time costs through the creation of an effective digital system. Results: The aviation cluster of Rostec State Corporation is currently being transformed in a significant way. The leading enterprises of the Russian aviation industry are actively mastering cooperation schemes using integrated digital management principles and the widespread introduction of digital products from leading Russian vendors. Conclusions: Following the transition to electronic aircraft design technologies and modern materials in the production of aircraft, UAC continues to improve all production processes through robotization and optimization of technological processes, due to the introduction of aircraft assembly technology in accordance with digital models.
Purpose: With the popularity of artificial intelligence (AI) in the service industry and occurrence ofservice failures in AI-based services, understanding human-robot interaction issues in service failure situations is especially important. Some issues which deserve further empirical investigation are whether consumers can develop the same tolerance for chatbots after service failure as they have for human agents, and the relationship between agent type and tolerance is mediated by the mechanisms of perceived warmth and perceived competence. Research Design, Data, and Methodology: This research experimentally collected and analyzed data from 119 university students who had experienced chatbots service failures. Differences in tolerance towards human agents and chatbots after experiencing service failures were explored, with a further examination of the mediating pathways between this relationship via perceived warmth and perceived competence. Results: Consumers are more tolerant ofservice failure with chatbots compared to service failure with human agents. Significant mediation of the relationship between service agent and service failure tolerance by perceived competence, while perceived warmth has no significant mediating effect. Conclusions: This research enhances our understanding of AI-assisted services, human-computer interaction, improves the service functionality of existing smart devices, and deepens the understanding of the relationship between consumer responses and behaviors.
Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.1
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pp.1-10
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2024
While technologies such as the 4th revolution and artificial intelligence (AI), which create new value through the convergence of intelligent information technology, are becoming hot topics, the beauty industry is rapidly developing and combining information and communication technology to produce beauty items based on smartphones among mobile technologies. As the area of expands, YouTube is forming a network through various means of information. In particular, beauty-related YouTube videos are a field of great interest and popularity among the public. By classifying the makeup characteristics according to the emotional images shown in domestic YouTube videos by emotional image and identifying the characteristics of makeup, the needs for watching YouTube makeup videos are identified. We aim to build trust in the delivery of information about makeup. The emotional images were divided into four types: 'modern', 'natural', 'gorgeous', and cute. Among the domestic makeup YouTubers, Pony, Isabe and Shinnim, Lamuque were selected. By organizing more diverse makeup-related content systematically and creatively, we expect to have a positive influence on k-makeup not only domestically but also overseas. We aim to provide basic data for follow-up research on makeup YouTuber videos in the field of cosmetology and contribute to marketing plans for the development of the beauty content industry and establishment of promotional strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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