International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.305-316
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2021
The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.920-923
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2012
Recently, a Smartphone than a normal phone functions for computing ability, connectivity and communication is used as a handheld device, as used in the mobile social networking has been a breakthrough. This advanced Smartphone social networking and social life of the everyday of people living in communication found that many were affected. In this paper, the value of Smartphones and Smartphone users who use social networking to see how any of the benefits and the future of social networking between people on the impact of communications were analyzed.
This paper aims to assess the feasibility of a new and less-focused type of online sociability (the watching network) as a useful information source for personalized recommendations. In this paper, we recommend scientific articles of interests by using the shared interests between target users and their watching connections. Our recommendations are based on one typical social bookmarking system, CiteULike. The watching network-based recommendations, which use a much smaller size of user data, produces suggestions that are as good as the conventional Collaborative Filtering technique. The results demonstrate that the watching network is a useful information source and a feasible foundation for information personalization. Furthermore, the watching network is substitutable for anonymous peers of the Collaborative Filtering recommendations. This study shows the expandability of social network-based recommendations to the new type of online social networks.
As the concept of Ubiquitous City has become an important issue, we need to have a voice in the field of privacy. The Ubiquitous Computing revolution, it is achieved a physical space and an intelligent union of cyber space in the space where an off-line space was integrated with on-line. It is combined with a life space naturally, and Ubiquitous creates a new integrated space. The space is the opportunity space that is limitless as soon as it is the unknown world that mankind was not able to experience yet. According to the recent papers and studies, Privacy or Personal Information sector is mentioned as a major problem for Ubiquitous Computing Society. Therefore, this paper checks Ubiquitous City, the present privacy concept and situation of currently proceeding Ubiquitous computing environment. Also, The main purpose of this paper is to analyze the concepts privacy, personal information. Thus this paper treated the analysis of case, technological or social issue, problem and solution, competing values of privacy and so on.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.334-342
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2022
Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.
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.
As the number of podcast users consistently increases which is rising as a new media along with the generalization of SNS and smart devices, the necessity for advanced search service is on the rise. This study designed and implemented a system which recommends a podcast to the users who search podcast by using their social network information. Suggested social network-based podcast search system (PODSSO) collects necessary podcast information only, analyzes social network of the users and makes the users have reliable and interested podcast search results.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.1
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pp.27-34
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2013
IT has been receiving increasing attention for cloud computing services. However, despite a lot of attention, there are limitations of existing research on cloud computing services. There are researches respectively about the benefits and costs that would occur if you choose a cloud computing services. However, in real life, consumers should be considered about the benefits and costs at the same time if they choose and use a cloud computing service. Therefore, this study examines the interaction effect of benefits and costs on cloud computing service. The findings demonstrate that three independent variables(usefulness, social influence, and innovativeness) positively(+) affect the perceived value. However, showed the benefits and costs of interaction effects analysis, usefulness and innovation on the cost influence the perceived value in statistics. The interaction of the usefulness & cost shows negative(-) effect and the interaction of the innovativeness & cost has positve(+) effect on the perceived value. In conclusion, this study provide that consumers need to consider costs with benefits when they use a cloud computing service.
Niknejad, Naghmeh;Ghani, Imran;Hussin, Ab Razak Che;Jeong, Seung Ryul
Journal of Internet Computing and Services
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v.17
no.4
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pp.173-180
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2016
SOA has been adopted by enormous number of organizations world-wide. This study has investigated significant factors which affect SOA adoption in positive and negative manner. Unlike the previous similar studies, where they focused on qualitative analysis for SOA adoption, this study conducted a quantitative analysis to investigate the relationship between the adoption of SOA and the performance of IT organizations. In order to conduct the research, an online questionnaire was created and distributed among SOA experts through the social networking platform of professionals, LinkedIn. Total one hundred and four (104) respondents from thirty (30) different countries participated in this study. The results of this study indicate that there are both positive and negative influences upon SOA adoption. The positive influences includes: governance, strategy, culture and communication, business and IT alignment and ROI; whereas complexity, security concerns, and costs have negatively affected SOA adoption.
The construction companies are facing potential EHS(Environment, Health & Safety) of major accidents to cause casualties or a financial loss and increasing social responsibility. So, they have to voluntarily accomplish the EHS management system rather than passively with regard to EHS regulation. In this study, the integrated EHS management system is developed based on cloud computing, and construction companies are to materialize self-regulation EHS process of construction workplace and to standardize the total EHS business process using the developed system. The proposed system also provides risk analysis, education/control and continuous improvement for EHS tasks and users can easily access the system on the web at a low price through cloud computing service. Eventually, the integrated system contributes to the managerial improvement by minimizing economic and physical loss caused by construction accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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