Collaborative filtering is one of the commonly used methods in the web recommendation system. Numerous researches on the collaborative filtering proposed the numbers of measures for enhancing the accuracy. This study suggests the movie recommendation system applied with Word2Vec and ensemble convolutional neural networks. First, user sentences and movie sentences are made from the user, movie, and rating information. Then, the user sentences and movie sentences are input into Word2Vec to figure out the user vector and movie vector. The user vector is input on the user convolutional model while the movie vector is input on the movie convolutional model. These user and movie convolutional models are connected to the fully-connected neural network model. Ultimately, the output layer of the fully-connected neural network model outputs the forecasts for user, movie, and rating. The test result showed that the system proposed in this study showed higher accuracy than the conventional cooperative filtering system and Word2Vec and deep neural network-based system suggested in the similar researches. The Word2Vec and deep neural network-based recommendation system is expected to help in enhancing the satisfaction while considering about the characteristics of users.
This study was conducted for raising the considering the dynamical context of mobile phone use environment in the mobile-phone research. For this I identified the characteristic of the mobile phone use. The first characteristic is that the mobile phone is the context sensitive device. Also, it reflects the user's life pattern because it is the very personal device. I defined the context of mobile phone use with the basis on this identification of those characteristics. I referenced the definition, 'situational context', defining the mobile phone use context. Also, I set up the research scope within the user task that is influential from the situational context, I named this kind of task as the 'contextual task'. I developed the Contextual Task Model in this study. I named the model as the 'ESR Model'. The reason that I developed this contextual task model is that this model can help novice designers and designers unfamiliar with an application domain understand the user behavior and user centered design. And also this model can be effective to communicate each other, I identified the user's contextual tasks three kinds of model. First, the Extend Model includes user tasks that related to extending from user physical working space to the virtual level. Second model is Synchronize Model, which includes issues that lesson the blocking when use several functions at a time or sequentially. Third model is Replace Model, which is come from the characteristic of user life pattern to use the mobile phone. Finally, I proposed an application of this model, CIQ. Through the process to make CIQ I proved the effectiveness of this ESR Model.
This paper presents user adaptation methods to overcome limitations of a user-independent model and a user-dependent model in a Korean sign language recognition system. To adapt model parameters for unobserved states in hidden Markov models, we introduce new methods based on motion similarity and prediction from adaptation history so that we can achieve faster adaption and higher recognition rates comparing with previous methods.
An application that has a simple user interface not only motivates a user to continue using the application, but also enables the user to develop their mental model for the application - the like of which is a product of their interaction with the application. In the information systems literature, little empirical research has been undertaken on the effects of the mental model and motivation on smartphone users' behavioral beliefs. Therefore, the aim of this study is to suggest a research model that can examine the following: 1) the effects that the mental model has not only on smartphone users' behavioral beliefs (that is, perceived usefulness and ease of use of an application) but also on their behavioral intention to use an application and 2) the effects that smartphone users' intrinsic motivation has on their behavioral beliefs through an expansion of the mental model. A survey is conducted, and structural equation modeling is then used to analyze the survey data. The results, through consideration of variables such as intrinsic motivation, perceived usefulness, perceived ease of use, and user satisfaction, indicate that the mental model has an indirect effect on a user's intention to use an application.
The applications of intangible cultural heritage in China have encountered development bottlenecks due to poor user experience. In this paper, we begin to study the reasons why the user experience is not good, and to study design methods that enhance the user experience through the theory of five-factor model. Through literature study and comparative study of contestants, this paper investigates the advantages and disadvantages of their interaction design and summarizes the common problems. Next, a survey of these user populations will be conducted to find some design elements that affect the user experience. Finally, through empirical research, the design elements are incorporated into the theory of user experience modeling and case studies demonstrate that the application of the design elements is beneficial to improving the user experience.
This research focuses ell an approach for the building of a requirements model for the development of large-scale information systems. It will suggest a set of requirements engineering processes as a procedure of the implementation for building the requirements model. It will also emphasise the evaluation requirements model aimed to refine and complete the requirements model by the different user groups as a cross reference. This paper provides an advanced user-construction requirements within the Event Flow Diagram as a set of requirements engineering process.
The purpose of this paper is to present a model to design the layout of the user interface components that handles many numbers of qualitative factors. An alternate rating system is also proposed for the closeness relationship ratings between the various pairs of components evaluated by using GOMS (goals, operators, methods and selection rules) technique. The proposed model is applied to the design of the part of the user interface in order to obtain the best layout of the components. The results of the proposed model are compared with that of an existing model, which handles single qualitative factor applied to obtain the layouts of user interface components.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.265-271
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2022
Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.6
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pp.90-97
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2012
In this paper, the new user mobility model which can be utilized to register user's location for interworking with heterogeneous overlay convergent networks under the time-varying radio propagation environment has been proposed. Thus the user mobility model is considered in order to evaluate the behaviors of users in the overlay convergent networks. This Mobile IP user mobility model will be very useful to model the user mobility behaviors and can be used to estimate the signaling traffic and frequency spectrum demands for massive data transfer for the heterogeneous overlay convergent networks.
Measuring performance of corporate information system has become one of the core issues in that development of the information system requires substantial amount of investments and the system works as a crucial leverage to enhance competitive edge. Most of the previous researches for performance of the information system have narrow and limited focus on such as the effect of user satisfaction and productivity. This paper suggests a model to measures the comprehensive performance which is classified as user scope (user involvement and satisfaction), operational scope (task productivity, task innovation, customer satisfaction, management control) and efficiency scope (financial performance), and to represent the relationship among the scopes by the path analysis model. Followings are conclusions from statistical hypothesis test of the model: (i) user involvement through user satisfaction has positive effect on all the performances in the operational scope, (ii) task innovation and customer satisfaction in the operational scope has statistically significant impact on financial performance but task productivity and management control do not. This conclusion indicates that task productivity and management control has the long term effect in nature, and evaluation of the information system has managerial implication when it Is measured in comprehensive performance which includes internal operational performances as well as financial performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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