As people's interest about food service rises, curiosity about correct foodservice company's information is rising on own inclination and necessity than usual foodservice company. Full text search site that do to foodservice company hereupon is operated, it is becoming menu that do not fall in name of ' Eumsikjeomchatgi ' in a representative search site such as Yahoo, Empas, Hanmir and so on. But, is not beam margin battle array that these search engines find data that they want being applied perfectly in site FACE that is use up to now. Also, is looked that there is problem about practical use service and search. Because search effect of site by that investigate consumers' awareness and practical use turkey for foodservice company search site and diagnose present level, it is thing to grope improvement. This research may supply one suggestion point establishing by more effective marketing communication strategy through internet hereafter.
A cyber shopping mall is a place where consumers acquire product information, and make purchase decisions in the cyber space. Even though it offers many advantages over traditional malls, there are still several limitations to do shopping in an existing cyber mall. One of these limitations is the absence of an efficient shopping aid to compare multiple items from multiple malls. Existing search systems usually support a keyword search with limited conditions. Consumers spend lots of their time to compare multiple alternatives from search results. In this paper, we propose an intelligent product search system. There are two main features in our system. The first one is a full support of comparison shopping with multiple perspectives based on commercial search engines. The second one is an enhancement to the shopping aid based on a new concept of Shopping AssistanT. Our system is implemented in Visual Basic and PERL, and experimental results show a satisfactory performance.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.2
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pp.358-365
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2023
As the Internet is used as a major channel for marketing and sales, the top ranking of search engine results is becoming a key competitor among websites. Various methods exist to maintain the top ranking of websites in search engines, typically investing heavily in organic coding or search engine optimization. The purpose of this paper, we present the ranking by recognizing factors that should be removed as negative factors when designing a web page in consideration of website visibility (SEO) because if website visibility is not met, the ranking may fall behind or be completely removed from the search engine index. The experiments that recognized and ranked the negative factors of website visibility proposed in this paper were provided through theory and experiments based on the existing website visibility analysis model. The models analyzed in this paper, we expressed or quantified as scores based on the methodology of each model, and 10 items were selected as negative factors through experiments and ranked as high scores. Therefore, when designing a website, it should be considered that the website is not removed from the search engine index as it is designed by excluding high-ranking items, which are negative factors.
With an exponential growth of blogs, lots of important data have appeared on blogs. However, since main topics mentioned in blog pages are quite different from general web pages, there are problems which can't be solved by general search engines. Therefore, many researchers have studied searching methods only for blogs to help users who want to have useful information on blog. We also present a blog classifying method based on similarity of titles. First, we analyze blogs and blog search engines to find problems and solution of current blog search. Second, applying our similarity algorithm on blog titles, we discuss a way to develop clustering method only for blog. Finally, by making a prototype system of our algorithm, we evaluate our algorithm's effectiveness and show conclusion and future work. We expect this algorithm could add its power to current search engine.
Gupta, Pooja;Singh, Sandeep K.;Yadav, Divakar;Sharma, A.K.
Journal of Information Processing Systems
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v.9
no.2
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pp.217-236
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2013
Ranking thousands of web documents so that they are matched in response to a user query is really a challenging task. For this purpose, search engines use different ranking mechanisms on apparently related resultant web documents to decide the order in which documents should be displayed. Existing ranking mechanisms decide on the order of a web page based on the amount and popularity of the links pointed to and emerging from it. Sometime search engines result in placing less relevant documents in the top positions in response to a user query. There is a strong need to improve the ranking strategy. In this paper, a novel ranking mechanism is being proposed to rank the web documents that consider both the HTML structure of a page and the contextual senses of keywords that are present within it and its back-links. The approach has been tested on data sets of URLs and on their back-links in relation to different topics. The experimental result shows that the overall search results, in response to user queries, are improved. The ordering of the links that have been obtained is compared with the ordering that has been done by using the page rank score. The results obtained thereafter shows that the proposed mechanism contextually puts more related web pages in the top order, as compared to the page rank score.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.1
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pp.247-262
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2011
Although research has shown a significant amount of work identifying various dimensions of relevance along with exhaustive lists of relevance criteria, there seem to have been less effort to apply the findings to improve actual systems design. Based on this assumption, this paper investigates to what extent those relevance criteria have been incorporated into the interface features of major commercial Web search engines, suggesting what can/should be done more. Before stepping into the actual system features, this paper compares recent relevance research in Information Science with other human factor studies both in Information Science and its neighboring discipline (HCI), as an attempt to identify studies that are conceptually similar to the relevance research, but not named as such way. Similarities and differences between these studies are presented. Recommendations suggested to support applicable interface features include: 1) further personalization of interface designs; 2) author-supplied meta tags for the Web contents; and 3) extensions of beyond-topical representations based on link structure.
In the past decade, various search engines have been developed to retrieve web pages that web surfers want to find from world wide web. In search engines, one of the most important functions is to evaluate and rank web pages for a given web surfer query. The prior algorithms using hyperlink information like PageRank incur the problem of 'topic drift'. To solve the problem, relevance propagation models have been proposed. However, these models suffer from serious performance degradation, and thus cannot be employed in real search engines. In this paper, we propose a new ranking algorithm that alleviates the topic drift problem and also provides efficient performance. Through a variety of experiments, we verify the superiority of the proposed algorithm over prior ones.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.1
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pp.417-455
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2003
Ontologies are formal theories that are suitable for implementing the semantic web. which is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, integration, and reuse of web resources. Ontologies provide a way of sharing and reusing knowledge among people and heterogeneous applications systems. The role of ontologies is that of making explicit specified conceptualizations. In this context, domain and generic ontologies can be shared, reused, and integrated in the analysis and design stage of information and knowledge systems. This study aims to design an ontology for international organizations. and build an Internet web retrieval system based on the proposed ontology. and finally conduct an experiment to compare the system performance of the proposed system with that of internet search engines focusing relevance and searching time. This study found that average relevance of ontology-based searching and Internet search engines are 4.53 and 2.51, and average searching time of ontology-based searching and Internet search engines are 1.96 minutes and 4.74 minutes.
As the current security monitoring system is operated as a passive system only for response after an attacker's attack, it is common to respond to intrusion incidents after an attack occurs. In particular, when new assets are added and actual services are performed, there is a limit to vulnerability testing and pre-defense from the point of view of an actual hacker. In this paper, a new security monitoring model has been proposed that uses multiple hacking-related search engines to add proactive vulnerability response functions of protected assets. In other words, using multiple search engines with general purpose or special purpose, special vulnerabilities of the assets to be protected are checked in advance, and the vulnerabilities of the assets that have appeared as a result of the check are removed in advance. In addition, the function of pre-checking the objective attack vulnerabilities of the protected assets recognized from the point of view of the actual hacker, and the function of discovering and removing a wide range of system-related vulnerabilities located in the IP band in advance were additionally presented.
Objectives: Objective: The purpose of this study is to investigate the treatment of herbal medicine for patients with COVID-19 asymptomatic infections. Method: In English, search engines such as 'PubMed', 'Science Direct', and 'Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL)' were used. In Chinese, search engines such as 'China National Knowledge Infrastructure (CNKI)' and Wanfang were used. The keywords for the search engines were 'COVID-19', 'asymptomatic infection', 'Korean Medicine', 'traditional Chinese medicine', 'herbal medicine', and etc. Only clinical studies using herbal medicine for patients without fever or respiratory symptoms were selected. We excluded the cases that do not fit the research topic. Results: A total of 5 studies were finally selected. Among them, four of them used integrated herbal medicine and Western medicine, and one of the studies treated exclusively for herbal medicine. There were a total of seven prescriptions for herbal medicine used in the study. Outcome variables were used as following: lab test, nucleic acid conversion time, hospitalization period, chest CT, and etc. In the RCT study, herbal medicine and Western medicine decreased nucleic acid conversion time, average hospitalization time compared to the control group, but it was not statistically significant. No other adverse reactions were reported in all studies. Conclusion: According to the results, integrated herbal medicine and Western medicine might be an effective treatment for patients with COVID-19 asymptomatic infection reducing hospitalization period, time of nucleic acid turning negative. No severe adverse effects were reported. However, it is thought that better-designed research will be needed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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