Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.408-411
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2006
Currently, the nano economy threatens the mass economy. This is based on the internet business models. In the nano business models based on internet, the diversely personalized services are needed. Many researches of the personalization on the web have been studied. The web usage mining using click stream data is a tool for personalization model. In this paper, we propose an internet business model using evolutionary support vector machine and web response survey as a web usage mining. After analyzing click stream data for web usage mining, a personalized service model is constructed in our work. Also, using an approach of web response survey, we improve the performance of the customers' satisfaction. From the experimental results, we verify the performance of proposed model using two data sets from KDD Cup 2000 and our web server.
This study classified five types of online food subscription economy: replenishment, curation, surprise, membership, and visitation. An online survey was conducted with 314 customers who experienced 5 types of online subscription economy. This study selected the characteristics of the food subscription economy as convenience, perceived personalization, economic utility, and timeliness through previous studies. The effect of the four characteristics on perceived value (utilitarian and emotional) and the relationship between customer engagement and perceived value, which are dependent variables that have never been used in the food subscription economy, were verified through the S-O-R model. In this relationship, we demonstrated how consumers' personal tendencies, such as need for cognitive closure and self-efficacy, mediate between timeliness and perceived value related to online food delivery. The study results are as follows. Perceived personalization, convenience, and timeliness had a positive effect on the utilitarian value in the order. It also had a positive effect on emotional values in the order of perceived personalization and timeliness. On the other hand, economic utility had no significant effect on practical branches. Customer engagement had a positive effect in the order of emotional value and utilitarian value. The lower the need for cognitive closure the more positive the utilitarian value. The lower the self-efficacy, the more positive the emotional value was perceived. Through the above study, companies that want to operate or start an online food subscription economy need a strategic approach rather than unreasonable price discounts in pricing policy. In addition, it is necessary to focus on marketing activities that provide emotional value by focusing on perceived personalization, which is the satisfaction factor of online food subscription.
In a smart commerce market, customers are seeking customized shopping services optimized for personal tastes and customized shopping experiences based on customers' tastes. Accordingly, individually customized services are needed more than anytime now. According to this demand, companies provide messaging services to the consumer, but do not include a personalized service for each individual. The purpose of this study is to combine the techniques of personalized services with messaging services and presents system construction plan and integrated model system for corporate messaging services and thereby possible are maximizing marketing effects and analyzing effects of cost savings. Applying the operation of the integrated model is proposed and message transmission scheme through effective personalization can be applied to personalized model using the personalized information according to customers' requirements. The integrated model of personalization on this study is expected to be highly effective when combined with the search service.
The dissemination of smartphones is being spread and supplementary services using smartphones are increasing and various as the Mobile network and device are developing rapidly, so smartphones that enables to provide a wide range of services is expected to receive the most attention. It makes users listen to music anytime, anywhere in real-time, use useful applications, and access to Internet to search for information. The service environment is changing on PC into Mobile due to the change of the circumstance mentioned above. these services are done by using just location information rather than other context, and users have to search services and use them. It is essential to have Context-aware technology for personalization recommendation services and the appropriate representation and definition of Context information for context-aware. Ontology is possible to represent knowledge freely and knowledge can be extended by inferring. In addition, design of the ontology model is needed according to the purposes of utilization. This paper used context-aware technologies to implement a user personalization recommendation service. It also defined the context through OWL modeling for user personalization recommendation service and used inference rules and inference engine for context reasoning.
Developing various ubiquitous computing services (U-services) is being propelled throughout the industry. As U-services are being penetrated into our daily life, research on the factors influencing the acceptance of U-services is highly needed. In this line of study, we examined previous literatures about information technology acceptance and UTAUT model, and applied UTAUT model to U-service acceptance. To characterize the U-services into our research model, we newly introduced 'context based personalization' factor. Since the respondents could not directly experience the U-services yet, we adopted scenario-based questionnaire. For this, we deliberately developed U-service scenario. And then this U-service scenario is verified using capability-based assessment method. Using data collected from 251 respondents, this study found that 'context based personalization' factor was positively and significantly related to the acceptance of U-service as well as UTAUT model's 4 factors such as performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating conditions.
Due to the rapid growth of social networking community (SNC), research into SNC user's behavior has recently emerged as an important issue in information systems. An individual makes a decision whether or not to continually use his or her own SNC and to purchase digital items to decorate it. Most previous research has focused on a user's continuance intention and has ignored the importance of purchase intention. This study develops and empirically tests an integrated model designed to predict a user's two types of behavioral intention:continuance intention and purchase intention based on the expectation-confirmation model (ECM) and a dual model of relationship maintenance mechanism.The results indicate that perceived usefulness, satisfaction, personalization, and switching cost have important influences on the formation of SNC continuance intention. The results also show that perceived usefulness and satisfaction does not have any significant impacts on purchase intention, while personalization, learning, attractiveness of alternatives, and continuance intention significantly affect it.
The purpose of this research is to identify the factors affecting user acceptance of e-learning site. To more precisely explain an individual's behavior of accepting e-learning site, Perceived Interactivity is divided into four components; User Control, Responsiveness, Personalization and Connectedness. This research investigates the causal relationship among four components and basic factors of TAM. This research uses structural equation modeling (SEM) to confirm the validity and analyzes the causal relationship of the suggested model. The results indicates strong support for the validity of proposed model with 54.8% of the variance in behavioral intention to e-learning site. The result finds that all the basic casuality of TAM are significant and most components of Perceived Interactivity are significant. However the path Connectedness to Perceived Ease of Use and User Control to Perceived Playfulness is not significant. Among components of Perceived Interactivity, Personalization is the strongest antecedent of TAM. Perceived Usefulness is the strongest antecedent of behavioral intention of e-learning site.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.265-273
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2012
It is essential to have Context-aware technology for personalization recommendation services and the appropriate representation and definition of Context information for context-aware. Ontology is possible to represent knowledge freely and knowledge can be extended by inferring. In addition, design of the ontology model is needed according to the purposes of utilization. This paper used context-aware technologies to implement a user personalization recommendation service. It also proposed the context through OWL modeling for user personalization recommendation service and used inference rules and inference engine for context reasoning.
As ubiquitous technology develops, there are many studies to provide various contents proper to users through a mobile device. However, there is a limit of information provision due to a small user interface of a mobile device. This study proposes a system that can solve a problem and provide an intelligent agent model appropriate to a mobile environment and job information positively that an individual user is interested. It is composed of a personalization engine to monitor users' behavior patterns and a learning algorithm to provide information to a mobile device. Analysis shows that preferred job items are different by sex, age and education, while a region affects job searching significantly.
Purpose: This study aims at understanding the impacts of three omnichannel attributes (channel transparency, channel uniformity, channel convenience) and four customer perceptions (perceived innovativeness, perceived personalization, perceived risk, perceived credibility) on customer experience and channel selection decision. Research design and methodology: A quantitative online survey with 356 shoppers was executed. The partial least squares linear structural model (PLS-SEM) and Smart PLS were adopted to analyze the collected data and test the proposed hypotheses. Results: The research findings indicate four dominant results: (i) The customers' channel selection is directly determined by customer experience; perceived innovativeness; perceived personalization; perceived risk; and perceived credibility; and (ii) among these, the perceived risk shows negative impact on the customer's experience and customers' channel selection whereas others reveal the positive status; (iii) The customer experience represents the most decisive impact on the channel selection, then perceived personalization, perceived credibility, perceived innovativeness, and perceived risk. (iv) Three proposed channel attributes (transparency, uniformity, convenience) significantly influence the overall customer experience. Conclusions: This research adds to the body of knowledge in omnichannel retailing, customer experience, and customer channel selection. Furthermore, this research provides omnichannel retailers with practical implications for improving customer channel selection.
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