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.
Recently the formation of the project team to construct a MIS system is generalized and the relationship of the user and the system personnel in the project team should be important factor in the effectiveness of the team. However, the systematic research about the personality typology of the user and the system personnel is scarcely verified. Considering this necessity, this study is, using the IS personality typology, tried to find the relationship of the user and the system personnel in the project team. One of Jung(1924)'s personality typology is introvert and extrovert, however, this typology is founa to have many facets related with personality category. Recently Ackoff(1996) has tried this category more meaningful, which are subjective-internalizer, subjective-externalizer objective-internalizer one objective-externalizer. Moreover, he has proposed the methodology which could find the assimilarity among the team members. On the basis of this typology, this research is attempted to find the difference of the characteristics of the user and the system personnel. Through this research, we can understand the difference of the characteristics of the user and the system personnel and this understanding can make help us operating the team more effectively. The result has suggested that the effectiveness of the team has relied on the personality type of the user and the system personnel. Especially the personality type of new member who will join into team is an important factor in the effectiveness of teaming. Therefore, when we have a new member into team, we have to consider the personality type of new member. Moreover, the personality type of the management is an another critical factor which should be considered.
Recently, predicting personality with the help of smartphone usage becomes very interesting and attention grabbing topic in the field of research. At present there are some approaches towards detecting a user's personality which uses the smartphones usage data, such as call detail records (CDRs), the usage of short message services (SMSs) and the usage of social networking services application. In this paper, we focus on the assessing the correlation between MBTI based user personality and the smartphone usage data. We used $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes and SVM classifier for classifying user personalities by extracting some features from smartphone usage data. From analysis it is observed that, among all extracted features facebook usage log working as the best feature for classification of introverts and extraverts; and SVM classifier works well as compared to $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
The article is devoted to the actual problem of studying the possibilities of implementing personalization of the user interface in accordance with the personality psychotypes. The psychological aspect of user interface design tools is studied and the correspondence of their application to the manifestations of personality psychotypes is established. The results of the distribu-tion of attention of users of these categories on the course page of the educational platform are presented and the distribution of attention in accordance with the focus on educational material is analyzed. Individual features and personal preferences regarding the used design tools are described, namely the use of accent colors in interface design, the application of the prin-ciples of typographic hierarchy, and so on. In accordance with this, the prospects for implementing personalization of the user interface of the educational platform are described. The results of the study allow us to state the relevance of developing and applying personalization of the user interface of an educational platform to improve learning outcomes in accordance with the psychological impact of individual design tools, and taking into account certain features of user categories. The research is devoted to the study of user attention concentration using heatmaps, in particular based on eyetreking technology, we will investigate the distribution of user attention on the course page of an educational platform Ta redistribution of atten-tion in accordance with certain categories of personality psychotypes. The results of the study can be used to rearrange the LMS Moodle interface according to the user's psychotype to achieve the best concentration on the training material. The obtained data are the basis for developing effective user interfaces for personalizing educational platforms to improve the quality of the education.
Liu, Zi-Yang;Wang, Jun-Lin;Liu, Jiayu;Liu, Xiao-yin;Liao, Kai
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.157-163
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2020
The purpose of this study is to explore the impact of Union-Pay mobile payments on user viscosity from the perspective of service quality and brand personality. In the future, it is meaningful for CUP to obtain a stable and loyal user group in China's mobile payment market. This study uses SPSS22.0 and AMOS statistical analysis tools to conduct empirical research. In this case, this study uses mobile service quality and The brand personality is the independent variable, and the user's viscosity is the dependent variable, which studies the impact on the user's viscosity in the context of China Union-Pay mobile payment. the study. According to the analysis results, the research goal: service quality has a significant positive correlation effect on user perceived value; service quality has a significant positive correlation effect on user viscosity; perceived value has significant positive correlation effect on user viscosity; brand personality to user Viscosity has a significant positive correlation effect; brand personality has a significant positive correlation effect on user perceived value. Through this research, we can make Suggestions on the industrial development of mobile payment enterprises and provide better opinions on the development of mobile payment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.3
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pp.427-433
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2024
This study aims to develop a personalized music digital therapeutic based on MBTI personality types and apply it to depression treatment. In the data collection stage, participants' MBTI personality types and music preferences were surveyed to build a database, which was then preprocessed as input data for the KNN model. The KNN model calculates the distance between personality types using Euclidean distance and recommends music suitable for the user's MBTI type based on the nearest K neighbors' data. The developed system was tested with new participants, and the system and algorithm were improved based on user feedback. In the final validation stage, the system's effectiveness in alleviating depression was evaluated. The results showed that the MBTI personality type-based music recommendation system provides a personalized music therapy experience, positively impacting emotional stability and stress reduction. This study suggests the potential of nonpharmacological treatments and demonstrates that a personalized treatment experience can offer more effective and safer methods for treating depression.
Recent growth of ring-tone and ring-back-tone download market as the derived market of cellular phone yields the new trend in music consumption from listening to display. This means that consumer purchase the ring-tone and RBT not for his appreciation but for counterpart's consumption, in a word, conspicuous consumption. Study aims at questions on whether cellular phone user can perceive the ring-tone and RBT's brand personality and how they express their self-image via ring-tone and RBT. Survey was administered for 196 college students who is dominant purchase group of market segment. Hypotheses are such as : congruity of self image and brand personality of ring-tone and RBT. Through the T-test, findings said that user's extrovert self image are not led to ring-tone's extrovert brand personality and user's introvert self image are not led to introvert ring-tone's brand personality of ringtone. same result was applicable to RTB. Cellular phone user's purchase behavior are different from those of product and service.
Personality is comprehensive nature of the mood and attitude of people, most clearly revealed in the interaction with other people. This study is a analysis on personality type to information system security and control from financial institute employee. Based on 'The Big Five' personality model, this study develops hypothetical causal relationships of potential organization member's personality and their information system security and control. Research hypotheses are empirically tested with data collected from 901 employees. Results show that employees of high level security mind are the owner of conscientious and emotional stable personality and the employees of high level control mind are the owner of agreeable and emotional stable personality. Therefore the owner of agreeable and stable personality is higher security and control than others.
This study set out to analyze the effects of user personality on the brand satisfaction and loyalty of SNS to identify factors influencing SNS usage. For that purpose, the study defined extraversion, curiosity, and self-esteem, three factors of Instagram user personality, as exogenous variables, focusing on Instagram, which has made a relatively sharp rise in the usage rate among many different SNS applications. With brand satisfaction and loyalty set as endogenous variables, the investigator introduced brand satisfaction as a mediating variable for the effects of extraversion, curiosity, and self-esteem on brand loyalty. A survey was conducted with Korean people with an experience of using Instagram, and total 396 questionnaires were used in final analysis. The findings show that all of three exogenous variables had positive (+) effects on brand satisfaction with extraversion and curiosity having positive (+) effects on brand loyalty, as well. And the findings demonstrate that brand satisfaction was a mediating variable and that curiosity was the personality factor that had the biggest influences on satisfaction and loyalty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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