The preference of customers change as time goes by. The existing Collaborative Filtering (CF) techniques has no room for including this change yet, although these techniques have been known to be the most successful recommendation technique that has been used in a number of different applications. In this study, we proposed a new methodology for enhancing the quality of recommendation using the customers' dynamic behaviors over time. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea, compared to existing CF techniques. Some experiments on the real world data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations than other CF techniques, especially better performance on heavy users.
This study analyzed whether satisfaction to healthcare service quality that patients experienced in a general hospital affects recommendation on that hospital. As a result of the analysis, healthcare service quality partially affected patients' satisfaction. In addition, the satisfaction was partially positively correlated with the recommendation intention. This study has implications in that it revealed that satisfaction perceived by patients leads to recommendation intention and it suggested marketing plans necessary for hospital management performance.
Recent development of information technologies produces a lot of community services. Social Network Service is one of the community services on the world wide webs. In the Social Network Service, a user can register other users as friends and enjoy communication through a virtual message. Previous researches show a few social service methods using manually generated tagging. However, the manual social tagging is not widely used in many social network services. Moreover, they do not consider ubiquitous computing environment. We propose a recommendation method for social service using contexts in ubiquitous environment. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
This study presented a personalization system that adopted a methodology which is applicable for digital content recommendation and executed by the Internet service providers. The system made a recommendation to the users on the basis of their preferences, while most techniques for recommending digital content have focused on considering the similarity of content. In addition, it developed a method of evaluation to determine the priority of recommendations and adopted measures when selecting a set of recommendations. To experiment the feasibility and effectiveness of the presented methodology, a prototype system was developed and was applied to an English newspaper on the Internet.
Recommendation is a personalized information filtering technology to help customers find which products they would like to purchase. Collaborative filtering works by matching customer preferences to other customers in making recommendations. But collaborative filtering based recommendations have two major limitations, sparsity and scalability. To overcome these problems we suggest using adjusted product hierarchy, grain. This methodology focuses on dimensionality reduction and uses a marketer's specific knowledge or experience to improve recommendation quality. The qualify of recommendations using each grain is compared with others by several experimentations. Experiments present that the usage of a grain holds the promise of allowing CF-based recommendations to scale to large data sets and at the same time produces better recommendations. In addition. our methodology is proved to save the computation time by 3∼4 times compared with collaborative filtering.
The research is to examine medical service quality factors affecting choice of hospital(revisiting intention, and recommendation) in large general hospitals based on the SERVQUAL model. The study have surveyed 400 respondents in Gangbuk-gu not having any tertiary hospital. The main results of the analyses indicate: 1) 'assurance' and 'empathy' of medical service are basically, positively affect revisiting intention and recommendation; 2) 'empathy' is the most important factor affecting revisiting intention; and 3) 'tangibility' significantly affects recommendation of general hospitals to other people. The study suggests that it is necessary to pay more attention on 'empathy' among SERVQUAL factors to increase satisfaction of patients and to find better ways of improving medical service quality.
In order to adapt to today's rapidly changing environment and gain a competitive advantage, many companies are interested in CRM(Customer Relationship Management). Especially, the product recommendation system that can be implemented by personalizing the marketing strategy becomes the focus of CRM. In this research, we employed CBR(Case-Based Reasoning) technique that can overcome the limitation of CF(Collaborative Filtering) technique. Our system recommends the books that the customer is very likely to buy next time considering the factors such as 'Personal Features of Customer,' Similarity between Book Categories' and 'Sequence of Book Purchases'. Accuracy of predicting a book-not a particular book, but in the middle level of classification that contains about 190 categories-was about 57%.
Purposes: Patient experience is a tool to evaluate the process and results of medical services provided by medical institutions from the patient's point of view. Patient satisfaction surveys are a meaningful and essential source of information for improving quality in healthcare organizations. This study aims to provide basic data for improving the quality of medical service that patients can feel by analyzing the recommendation intention and satisfaction of inpatients in specialty hospitals. Methodology: The subjects of this study were 879 inpatients in 28 specialty hospitals in 14 designated fields. We conducted a telephone survey with a structured questionnaire on the satisfaction and recommendation intention for specialty hospitals. Findings: In inpatients, hospital satisfaction was higher in nursing care services and hospital satisfaction was low in physicians care services. The overall patient satisfaction score was 91.4(SD=11.9) out of 100, and the intention of recommendation was 92.0(SD=14.1) out of 100. The factors affecting patient experience were designated fields, sex, age, residential area, monthly household income, and perceived health status. Practical Implications: This study confirmed the high level of patient satisfaction and recommendation intention among inpatients of specialty hospitals. Patient satisfaction can be of great value to healthcare providers in recognizing and improving the quality of care, as well as predicting patients' willingness to revisit medical institutions. This study can be used to improve the quality of hospital care services in specialty hospitals rather than general and tertiary general hospitals.
Food is essential for sustenance and reflects a country's identity, making it crucial to identify the cultural needs for effectively localizing Korean food. This study surveyed 825 adults from four continents (eight countries) to examine their preferences, familiarity, and attitudes toward Korean food. Significant correlations(p< .001) were found between the familiarity and preference for Korean food, with variations observed across continents. Among the representative Korean food items, the average preference score was 4.67, and the purchase/recommendation intention score was 4.88. Seven items received above-average ratings (e.g., gogi-deopbap and kimchi-bokkeumbap), while some items showed high liking but low purchase/recommendation intention (e.g. dak-jjim and galbi-jjim). In addition, items such as gimbap and tteokbokki had high purchase/recommendation intention but low liking, and kimchi and vegetable foods etc. received low liking and purchase/recommendation intentions. In terms of the preferred meat according to the cooking method and seasoning, beef respondents preferred grilled·stir-fried and soup·stew·hot pot cooking methods, while pork or chicken respondents preferred grilled·stir-fried and frying methods. Soy sauce was the most preferred seasoning for all meat responses, followed by red pepper paste. These research findings provide fundamental data for developing Korean food products, segmented by continent.
Studies of recommender systems have focused on improving their performance in terms of error rates between the actual and predicted preference values. Also, many studies have been conducted to investigate the relationships between customer information processing and the characteristics of recommender systems via surveys and web-based experiments. However, the actual impact of recommendation on product pages for customer browsing behavior and decision-making in the commercial environment has not, to the best of our knowledge, been investigated with actual clickstream data. The principal objective of this research is to assess the effects of product recommendation on customer behavior in e-Commerce, using actual clickstream data. For this purpose, we utilized an online bookstore's clickstream data prior to and after the web site renovation of the store. We compared the recommendation effects on customer behavior with the data. From these comparisons, we determined that the relevant recommendations in product pages have positive relationships with the acquisition of customer attention and elaboration. Additionally, the placing of recommended items in shopping cart is positively related to suggesting the relevant recommendations. However, the frequencies at which the recommended items were purchased did not differ prior to and after the renovation of the site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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