Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.3
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pp.287-311
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2021
It is not easy for information users to find books that are suitable for them in a knowledge information society. There is a growing need for libraries to break away from traditional services and provide user-tailored recommendation services, but there are few qualitative studies on user satisfaction so far. In this study, a user-customized book recommendation was performed by applying Apriori, a correlation analysis algorithm, and satisfaction factors were analyzed in depth through interviews. The experimental data was the loan data of 100 people who used the most frequently used loan data for 10 years from 2009 to 2019 of the S library in Seoul. The interviewees of the experiment were those who could be interviewed in depth. After the correlation analysis, the concepts and categories derived by analyzing the interview data were 59 concepts, 6 sub-categories, and 2 upper categories, respectively. The upper categories were 'reading' and 'book recommendation service'. In the 'reading' category, there were 16 concepts of motivation for reading, 8 concepts of preferred books, and 12 concepts of expected effects. Also, in the category of 'reading recommendation service', there were 10 'reflection factors', 4 'reflection methods', and 9 'satisfaction factors'.
This study empirically analyzed impacts of interaction quality and physical environmental quality on university recommendation intention of Chinese international students in Korea. In addition this study analyzed a direct impact of familiarity toward Korea on university recommendation intention, and a moderating impact of familiarity toward Korea on the relationship among interaction quality, physical environmental quality, and university recommendation intentions of Chinese international students in Korea. For empirical analysis, this study collected 204 questionnaires in final from Chinese international students currently living in the KyungBuk province. The analysis result was that all three antecedents interaction quality, physical environmental quality, and familiarity toward Korea positively affect university recommendation intention. And the familiarity to Korea positively moderated the relationship between physical environmental quality and university recommendation intentions. Finally, this study suggested academic and practical implications.
Due to tough competition among social network services, technological specification alone could not be an adoption factor by the users. Instead, emotional factors such as a brand image and feeling towards an SNS brand became important factors in service differentiation. This study examined Korean young users perception of brand personalities of three social network services, Facebook, Kakao Story, and Band. It also analyzed the influence of the perception of brand personality, brand-self-image congruence, and brand affect on brand recommendation to others. The authors conducted a survey of Korean college students. The results indicate that SNS users perceived three SNS's brand personalities differently, and the positive perception of an SNS service has a positive effect on brand recommendation. Brand personality, brand-self-image congruence, and brand affect combined determine brand recommendation. When the brand personality variable is statistically controlled, brand affect has strong effect on brand recommendation.
Kim, Beoum-Su;Lee, Yeon;Kim, Gyeong-Bae;Bae, Hae-Young
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.5
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pp.81-91
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2012
Recently, as location-determination of indoor users is available with the development of variety of localization techniques for indoor location-based service, diverse indoor location based services are proposed. Accordingly, it is necessary to develop individualized POI recommendation service for recommending most interested points of large-scale commercial spaces such as shopping malls and departments. For POI recommendation, it is necessary to study the method for exploring location which users are interested in location with considering user's mobility in large-scale commercial spaces. In this paper, we proposed POI recommendation system with the definition of users' as 'Stay point' in order to consider users' various interest locations. By using the proposed algorithm, we analysis users' Stay points, then mining the users' visiting pattern to finished the proposed. POI Recommendation System. The proposed system decreased data more dramatically than that of using user's entire mobility data and usage of memory.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.23
no.4
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pp.283-308
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2012
With explosive growth of information by recent advancements in information technology and the Internet, users need a method to acquire appropriate information. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Also, users and service providers are growing more and more interested in personalized information recommendation. This study designed and implemented personalized information recommendation system based on AR as a method to provide positive information service for information users as a method to provide positive information service. To achieve the goal, the proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized recommendation method for contents that works in a large-scaled data and user environment. This study based on the proposed method to extract rules from log files showing users' behavior provides an effective framework to extract Association Rule.
Recommender systems can be used to assist users in selecting required services for their tasks in Internet of Things (IoT) environments in which diverse services can be provided by utilizing IoT devices. Traditional research on recommendation mainly focuses on predicting preferences of individual users. However, in IoT environments, not only individual users but also groups of users can access services in the environments. In this study, we analyzed user groups' preferences on services and developed service recommendation approach for new groups that do not have a history of accessing IoT-services in a certain place. Our approach extends the traditional user-based collaborative filtering by considering the similarity between user groups based on their member organization. We conducted experiments with a real-world dataset collected from IoT testbed environments. The results demonstrate that the proposed approach is effective to recommend services to new user groups in IoT environments.
Fashion is a field in which personal taste acts as the first criterion for purchase, and it is being refined as an important strategy to increase purchase conversion on mobile. Although related studies have been conducted, there are insufficient studies to confirm this according to the detailed purchasing journey of consumers. The purpose of this study is to examine whether the evaluation of user experience factors of personalized recommendation service differs by purchase journey, and to reveal whether it affects purchase intention and satisfaction. Variety, reliability, and convenience showed a significant difference at the level of 0.001% and usefulness at the level of 0.05%. Satisfaction levels were different for each stage, such as novelty and usefulness in the cognitive and interest stage, and high reliability and diversity in the search stage. It has theoretical significance in that it enhances the understanding of the purchase journey by revealing that there is a difference in user evaluation of the personalized recommendation service, and it has practical significance in that it suggests the direction of improvement of the personalized recommendation service strategy. If research on effectiveness is conducted in the future, it will be able to contribute to an advanced strategy.
This study aims to verify the influence of coffee education service quality recognized by trainees wishing to get a job at coffee-related companies on job preparation behavior through education satisfaction and recommendation intention. In order to achieve the research purpose, this study posited five research hypotheses based on relative literature and also established a research model with the five hypotheses. This study shows the following research results. First, the study found that coffee education service quality had a positive and significant impact on education satisfaction. Second, the study found that educational satisfaction had a positive and significant impact on recommendation intention. Third, the study found that educational satisfaction had a positive and significant impact on job preparation behavior. Fourth, the study found that education satisfaction had a positive and significant impact on the effect of coffee education service quality on recommendation intention. Fifth, the study found that education satisfaction had a positive and significant impact on the effect of coffee education service quality on employment recommendation intention. Such findings of this study imply practical suggestions that the characteristics of a wide range of trainees in the study of coffee education service quality and satisfaction, and provide practical suggestions to help improve the future direction of education services and competitiveness of coffee education institutions.
The subject of this study is user experience analysis for OTT mobile app services. Application service quality was quantitatively measured by utilizing KS-eSQI evaluation model from a service quality perspective. The purpose of this analysis is to analyze how service reuse and other people's intention to recommend services are affected by service quality. In addition, further analysis of user experience will qualitatively look at what efforts are needed to improve OTT service quality and provide a user-friendly environment. According to the survey, the higher the level of KS-eSQI service quality, the higher the reuse of OTT services and recommendation of others. In particular, the dimensions of primary services and unexpected additional services had a higher impact on customer loyalty and recommendation of others than in other industries. Moreover, the following three implications were found to improve app services from a customer experience perspective. First, images and video thumbnails that highlight the strength of the content they provide should be actively utilized. Second, it is necessary to provide service companies with evidence for data-based work recommendations. Third, it should provide a viewing environment in which users can respond more intelligently to the various situations and conditions when they actually watch.
Important issues emerging with the opening of the ubiquitous age are how to present ubiquitous environment and how services and access methods can be provided to users. The present research proposes a system that can provide users with useful information dynamically through intelligent multi agents in mobile environment. The system is composed of profile module, rule generation module, filtering module and service module. It was designed to find users' demands in an intelligent way based on information on users registered through the recommendation agent. We implemented an applied system and proved its performance through an experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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