Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user's intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.
In this paper, we design and implement a system that presents a method for selecting and providing personalized services independently without unifying the existing system platform with shopping malls joined in the hub site. This system provides a mechanism for gathering information left behind by many clients visiting Web sites for analysis of customers property, vector model for selecting personalized services, and mechanism for providing them to customers who visited in a shopping mall joined to the hub site. In a position of shopping mall site, this kind of personalization system can provide target advertisement, point marketing, and point share service etc. without changing existing shopping mall's environment through wrapper web server. Hub site customers can get personalized services from many shopping mall sites with only once registration for the hub site.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.4
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pp.115-134
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2019
The purpose of this study was to evaluate the effect of a personalized reading instruction program with customized book selection for adolescents based on their personalities on their emotional intelligence and vocational maturity. The Enneagram personality test was utilized for selecting books based on the students' personalities and the effect of the reading instruction program was assessed using pre- and post-tests. The findings of the study revealed that the personalized reading instruction program was effective in improving emotional intelligence and vocational maturity for students with Ennneagram personality type 6. In addition, a qualitative analysis was conducted to investigate the participants' satisfaction level and their personal opinions. For future studies, independent research with a larger population and appropriate reading time based on each Enneagram personality type is suggested.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.109-118
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2021
Different from previous studies, this study focuses on accommodation providers' personalization services and platform convenience variables, identifying how these prior factors affect perceived value and trust in accommodation services on a shared homestay platform, and how consumers' innovation plays a role in the process. Through this, we would like to identify the mechanism of interaction between accommodation service providers and consumers mediated by the shared homestay platform and present implications for a more customer-centered platform operation strategy. This study has an extended meaning for prior research, empirically confirming that the increase in personalized offline service quality of personalized hosts in shared economic models has a positive impact on perceived value and platform trust of consumers. At the same time, we confirm that under the shared economy model, consumers' innovation propensity plays an important positive role in regulating their perceived value aspects as well as their confidence in the platform.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.1
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pp.83-93
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2021
The purpose of this study was to develop a personalized SMT (smart monitor target) game interface for game users who enjoy airsoft sports as individual purchases of SMT have increased since the advent of the untouched era. For this study, the UX (user experience) of the game interface was designed based on previous research. In particular, the personalized game service was reinforced by adding the CP (command post) of the SMT system that performs the home function of the console game, which was intended to help the user maintain immersed in the game in the personalized space of the SMT. Major design elements for the SMT game interface included layout, color, graphics, buttons, and text, and the interface design was proceeded based on them. After composing a grid with a layout in which the tab function was applied to the interface with a vertical three-segment structure and the outer margin value secured, the military camouflage pattern and texture were applied to the colored tone to perform graphics work. Targets and thumbnails were produced as illustrations using experts to ensure the consistency of the interface, and then function buttons and texts on each page were used concisely for intuitive information delivery. The design sources organized in this way were developed using the Unity engine. In the future, we hope that game user-centered personalized interfaces will continue to develop and provide differentiated services unique to SMT systems in the airsoft gun market.
Background: Life-long anticoagulant therapy is mandatory for patients who undergo heart valve replacement with implantation of a mechanical prosthesis. The aim of this study was to investigate the effects of a nurse-led patient educational program concerning oral anticoagulant therapy intake after heart valve replacement surgery on patients' knowledge of important parameters of anticoagulant administration. Methods: In this single-center study, 200 patients who underwent surgical implantation of a mechanical prosthesis were divided into 2 groups. The control group received the basic education concerning oral anticoagulants, while the intervention group received a personalized educational program. Results: Personalized education was correlated with a better regulation of therapeutic international normalized ratio (INR) levels and adequate knowledge among patients. Therapeutic levels of INR were achieved in 45% of the patients during the first month, 71% in the third month, and 89% in the sixth month after discharge in the intervention group, compared to 25%, 47%, and 76% in the control group, respectively. Patients' satisfaction with the information was higher in the intervention group than in the control group. The percentage of satisfaction reached 80% for the intervention group versus 37% for the patients of the control group. Conclusion: The implementation of the nurse-led educational programs was associated with improved clinical results and increased adherence to oral anticoagulant treatment.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.4
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pp.711-728
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2023
This study aims to validate the user experience associated with the personalized recommendation systems of fashion vertical platforms. The investigation focused on women aged 18 to 30 with prior experience using personalized fashion recommendation systems. The collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0, and the outcomes can be summarized as follows. Firstly, the diversity and usefulness of information quality exerted a positive effect on use satisfaction. Secondly, the affirmative impact of the reliability of system quality on user satisfaction was established, although stability was not confirmed. Thirdly, the study identified a favorable connection between ease-of-use of service quality and user satisfaction, while the influence of tangibles was unsubstantiated. Fourthly, the degree of self-reference was found to have a positive effect on user satisfaction. Fifthly, a constructive relationship emerged between user satisfaction and both continuous-use intention and recommendation intention. Lastly, there was a significant difference in the magnitude of the effect of ease-of-use on satisfaction according to self-regulatory focus. The findings of this study hold the potential to enhance the explanatory and predictive power of the field of consumer behavior within the novel shopping landscape of fashion vertical platforms.
The Internet has become an increasingly important source for finding the right employees, so more and more companies post their job openings on the Web. The large amount and dynamic nature of career recruiting information causes information overload problems for job seekers. To assist Internet users in searching for the right job, a range of research and commercial systems were developed over the past 10 years. Surprisingly, the majority of existing job search systems support just one, rarely two ways of information access. In contrast, our work focused on exploring a value of comprehensive access to job information in a single system (i.e., a system which supports multiple ways). We designed Proactive, a recommendation system providing comprehensive and personalized information access. To assist the varied needs of users, Proactive has four information retrieval methods - a navigable list of jobs, keyword-based search, implicit preference-based recommendations, and explicit preference-based recommendations. This paper introduces the Proactive and reports the results of a study focusing on the experimental evaluation of these methods. The goal of the study was to assess whether all of the methods are necessary for users to find relevant jobs and to what extent different methods can meet different users' information requirements.
Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation system, WebCF-PT based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of traditional CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. A prototype recommendation system, WebCF-PT is developed and Internet shopping mall, EBIB(e-Business & Intelligence Business) is constructed to test the WebCF-PT system.
Kim, Dae-ho;Song, Je-in;Yoo, So-yeop;Jeong, Ok-ran
Journal of Internet Computing and Services
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v.19
no.3
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pp.7-14
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2018
As SNS(Social Network Service) becomes a part of our life, new information can be derived through various information provided by SNS. Through the public timeline analysis of SNS, we can extract the latest tour trends for the public and the intimacy through the social relationship analysis in the SNS. The extracted intimacy can also be used to make the personalized recommendation by adding the weights to friends with high intimacy. We apply SNS elements such as analyzed latest trends and intimacy to item-based collaborative filtering techniques to achieve better accuracy and satisfaction than existing travel recommendation services in a new way. In this paper, we propose a social travel recommendation system using item - based collaborative filtering.
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