This paper focuses on the construct of relationship quality and the influence of relationship quality on relationship persistence, willingness to recommend. In this paper, we first conceptualize relationship quality from buyer-based perspective. Second, we introduce relationship persistence and willingness to recommend as consequences of relationship quality. A research model is examined with data collected from 267 firms in Gumi. The results indicate that relationship quality can be defined as a construct of trust, satisfaction, coadaptation, communication, and relationship quality has a significant positive impact on relationship persistence, willingness to recommend.
Customer Satisfaction Management(CSM) is becoming more common and the importance of measuring the CS Index(CSI) is getting higher and higher. Furthermore, the existing CSI have many problems in view of the link between enterprise result and those indecision, which could not explain the links clearly. Therefore, NPS(Net Promoter Score) index have been developed by Fred Reichheld and the NPS shows up rapidly and attract attention. In this paper, we provide conceptual frameworks on the links among the latent variables(total CSI, elementary CS and the referral) and propose more effective and practical index between CSI and the "would recommend" index through testing the Structural Equation Model(SEM) on "CSI${\leftrightarrow}$would recommend${\leftrightarrow}$referral".
The purpose of current study was to identify the influence of event quality on brand value, satisfaction, and recommend intention as perceived by a local food festival participants. Survey was distributed to the Changwon Miderdok festival participants, 350 questionnaire surveys were distributed and 330 participants were employed for statistical analysis with erasing invalid responses. Based on the process of hypothesis verification on the formulated model, it suggested that motivation factors have significantly impact on evolvement element. Specifically, humanic and physical elements were significant predictors of both brand value and satisfaction, and all factors of event quality except convenience were critical antecedents of visitors' satisfaction. In current study, in addition, brand value has positive influence on satisfaction and satisfied visitors tried to recommend the destination to others. This study will help to develop meaningful marketing strategy for local food festival industry. Furthermore, this study will contribute to improve an attractive business model to increase profit for both local society and academic study related to local food festival.
The purpose of this study is to investigate the effect of Brand Personality to Marine Tourism Destination Images and Intention to Recommend. For this purpose, factor analysis was applied to 42 of J.Aaker's Brand Personality Scale and 5 personality dimensions were extracted. This analysis was also applied for cognitive and affective images and two of cognitive images and three of affective images were extracted. Multiple regression was done to estimate the relative effects of Brand Personality to both cognitive and affective images and intention to recommend. The results indicated brand personality influenced on both cognitive and affective images and intention to recommend directly and also found affective images was influenced by cognitive images. The results also suggested useful insight for future study. The Brand Personality Scale which developed for the product by Aaker might not be suitable for measuring the marine tourism destination brand personality and necessary to develop the new scale suitable for marine tourism destination personality, and be needed to study together with other moderating variance such as satisfaction and congruency with image to verifying the exact effect between different variables.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.533-536
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2015
Mobile music market is growing. However, services what are applied recently are inaccurate to recommend music that a user is worth to prefer. So, this paper suggests music recommend system. This system recommend music that users prefer analyzing music information and user's musical propensity and using collaborative filtering. This system classify genre and extract factors what can be get using STFT's ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux. So similar musics are clustered by these factors. And then, after divide mood of music's lyric, it finally recommend music automatically using collaborative filtering.
Kim, Jun-Yeong;Jo, Kyeong-Ho;Park, Jun;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.9
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pp.1108-1121
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2019
As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.
Objectives: This study was performed to investigate selection factors for specialized hospital and to find out the impact of hospital selection factors on satisfaction, revisiting invention and recommendations. Methods: A survey was performed with 398 inpatients of 4 specialized joint hospital in Busan. Data were collected from August to October 2016 with questionnaires and analyzed using SPSS 24.0. Results: First, inpatients know that it was a specialized hospital were highly satisfied and willing to revisit and recommend. Second, in hospital satisfaction, influence size was shown in order of specialty factors, service quality factors, physical factors, and accessibility factors. Third, the intention to revisit hospitals was higher in the awareness of a specialized hospital and high satisfied inpatients, and recommendation intend were affected by the higher revisitation intention, the high satisfaction level, and the high professionality level. Conclusions: All the hospital selection 4 factors for joint specialized hospitals affects satisfaction level which is linked to revisit and recommend. Specialized Hospitals will have to strengthen qualitative management of hospital selection factors to enhance patient satisfaction.
In this paper, we implement a recipe recommendation system using ingredient harmonization analysis based on recipe data. The proposed system receives an image of a food ingredient purchase receipt to recommend ingredients and recipes to the user. Moreover, it performs preprocessing of the receipt images and text extraction using the OCR algorithm. The proposed system can recommend recipes based on the combined data of ingredients. It collects recipe data to calculate the combination for each food ingredient and extracts the food ingredients of the collected recipe as training data. And then, it acquires vector data by learning with a natural language processing algorithm. Moreover, it can recommend recipes based on ingredients with high similarity. Also, the proposed system can recommend recipes using replaceable ingredients to improve the accuracy of the result through preprocessing and postprocessing. For our evaluation, we created a random input dataset to evaluate the proposed recipe recommendation system's performance and calculated the accuracy for each algorithm. As a result of performance evaluation, the accuracy of the Word2Vec algorithm was the highest.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.78-88
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2023
The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.
The main objective of this study is to define the nature of the patient service quality of Health Centers, and based on that, to examine the causal relationship of Health Center visitor's perceived service quality with overall satisfaction, intention to revisit and intention to recommend. Data are collected on the basis of the second field survey of '3rd Regional Health Care Planning' operated by the Ministry of Health and Welfare(MOHW). In this study, the 24 patient satisfaction questions are used as outcome indicators. The samples are 3,091 patients who visited 68 Health Centers. The reliability and validity of patient service quality items was evaluated. Finally, the Structural Equation Modeling(SEM) analysis was conducted to find a causal relationship of service quality, patient satisfaction, intention to revisit and intention to recommend. This study shows firstly, the dimension of patient service quality was categorized into 3 dimensions, that is, facilities and environment, staff kindness, and convenience of utilization process. Secondly, the reliability and validity of patient service quality items was satisfied. Lastly, the total effect of convenience of utilization process factor on satisfaction(path coefficients=1.721), intention to revisit(0.843) and intention to recommend(0.696) is more higher than other variables. These findings imply that the quality of various services concerning convenience of utilization process at Health Centers should be improved to satisfy the health need of community people and improve the service quality of Health Centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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