Kim, Dong-Wook;Kang, Soo-Yong;Kim, Han-Joon;Lee, Byung-Jeong;Chang, Jae-Young
Journal of Digital Contents Society
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v.11
no.3
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pp.357-365
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2010
Personalized web search engine provides personalized results to users by query expansion, re-ranking or other methods representing user's intention. The personalized result page includes URL, page title and small text fragment of each web document. which is known as snippet. The snippet is the summary of the document which includes the keywords issued by either user or search engine itself. Users can verify the relevancy of the whole document using only the snippet, easily. The document summary (snippet) is an important information which makes users determine whether or not to click the link to the whole document. Hence, if a search engine generates personalized document summaries, it can provide a more satisfactory search results to users. In this paper, we propose a personalized document summary system for personalized web search engines. The proposed system provides increased degree of satisfaction to users with marginal overhead.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.104-110
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2023
In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.189-192
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2004
The present much information of internet has to exist for innumerable user so that couldn't satisfy there's a variety of demand. so they have a demerit that search unnecessary information. However Web service is different with other mass media because It is possible that enable Mass Customization for Personalization strategy. In The paper suggest reasoning system that detect user connection location by using indirect abstraction techniques a kind of Case-based reasoning techniques.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1089-1098
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2007
Currently, user require is diverse on the Web. Furthermore, each web user is wishing to retrieve data or goods that hey want to look for more conveniently and more quickly. Because different search criteria and dispositions of web users, they lead to unnecessary repeated operations in order to use implemented by web designer. In this paper, we suggest the system that analyzes user patterns on the Web using the technique of log file analysis and transfers more effectively the information of web sites to users. And we analyze the log file for customer data in the system the proposed method are implemented by means of EC-Miner that is one of the tool of datamining, and aims to offer appropriate Layout corresponding with personalization by giving weight to each transport path.
In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.
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.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.2
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pp.147-165
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2006
The explosive growth of Web-based educational resources requires a new approach for accessing relevant information effectively. Social searching in the context of social navigation is one of several answers to this problem, in the domain of information retrieval. It provides users with not merely a traditional ranked list, but also with visual hints which can guide users to information provided by their colleagues. A personalized and context-dependent social searching system has been implemented on a platform called KnowledgeSea II, an open-corpus Web-based educational support system with multiple access methods. Validity tests were run on a variety of aspects and results have shown that this is an effective way to help users access relevant, essential information.
It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill & Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.4
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pp.218-228
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2008
The convergence of broadcasting and telecommunication services is being accelerated by broadband networks, digital broadcasting and Web2.0. This paper describes the definition and service characteristics of IPTV as a representative of broadcasting and telecommunication convergence services. Especially, the changes of infrastructure and technology for IPTV2.0 are addressed in terms of the service features of mobility, intelligence and participation. IPTV2.0 shall be characterized by the open IPTV service based on Web2.0 and the mobile IPTV service over the heterogeneous networks employing various wireless/wired access technologies. The IP Multimedia Subsystem (IMS) and Service Delivery Platform (SDP) technologies are increasingly considered to support the personalization and openness. The mobility management technology is being evolved to provide QoS-guaranteed mobile communication services to users at anytime and anywhere. IPTV2.0 services and platforms are also anticipated to be core components to achieve knowledge-based ubiquitous society. IPTV2.0 contents are required to be integrated with the enhanced metadata to efficiently support search, selection, convergence and delivery of the contents. Moreover, those contents shall be enhanced to provide the scalable services which is adaptable to the network status and user preferences. Therefore, the networking technologies for IPTV2.0 should tightly cooperate with application services and adaptive contents. Those technologies will be developed to construct the ubiquitous content service platform considering the evolution of networks and various converged services.
With the advance of information technologies and the spread of Internet use, the volume of usable information is increasing explosively. A content recommendation system provides the services of filtering out information that users do not want and recommending useful information. Existing recommendation systems analyze the records and patterns of Web connection and information demanded by users through data mining techniques and provide contents from the service provider's viewpoint. Because it is hard to express information on the users' side such as users' preference and lifestyle, only limited services can be provided. The semantic Web technology can define meaningful relations among data so that information can be collected, processed and applied according to purpose for all objects including images and documents. The present study proposes a content recommendation search system that can update and reflect personalized profiles dynamically in semantic Web environment. A personalized profile is composed of Collector that contains the characteristics of the profile, Aggregator that collects profile data from various collectors, and Resolver that interprets profile collectors specific to profile characteristic. The personalized module helps the content recommendation server make regular synchronization with the personalized profile. Choosing music as a recommended content, we conduct an experience on whether the personalized profile delivers the content to the content recommendation server according to a service scenario and the server provides a recommendation list reflecting the user's preference and lifestyle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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