• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.1-21
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• 2015

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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.430-460
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• 2004

This study presented a personalization system that adopted a methodology which is applicable for digital content recommendation and executed by the Internet service providers. The system made a recommendation to the users on the basis of their preferences, while most techniques for recommending digital content have focused on considering the similarity of content. In addition, it developed a method of evaluation to determine the priority of recommendations and adopted measures when selecting a set of recommendations. To experiment the feasibility and effectiveness of the presented methodology, a prototype system was developed and was applied to an English newspaper on the Internet.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.189-192
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• 2004

현재 인터넷의 수많은 정보들은 다수의 임의 사용자들을 대장으로 하고 있으므로 각 개안의 다양한 요구 사항을 고려할 수 없고, 이로 인하여 수많은 불필요한 정보를 검색해야 하는 단점을 안고 있다. 하지만 웹 서비스는 기존의 미디어와는 달리 사용자 별로 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 대량 개별화가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 개인화 전략을 지원하는 서비스를 구현하기 위하여 사례기반 추론 방식의 한가지 분류인 간접적인 추출기법을 사용하여 사용자의 접속 지역을 추론해내는 시스템을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2531-2533
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• 2003

네트워크의 발달과 고성능 PC의 보급이 증가함에 따라 웹을 통한 이메일 사용량도 기하급수적으로 많아지고 있다. 또한 일반 사용자나 e-Commerce상에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이메일 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 웹 메일 개인화를 위한 에이전트(An Agent for Web Mail Personalization)를 제안하고자 한다. 사용자가 새로운 메일을 받게 되면 먼저 사용자의 메일 처리과정을 학습하고, 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(Personal Rule)를 바탕으로 메일을 자동 관리한다. 제안된 에이전트는 카테고리 설정, 카테고리별 분류 및 저장, 불필요한 메일이나 스팸메일을 자동 삭제 해 주는 것이다. 또한 자동분류 외에 수신된 메일에 대한 추천 카테고리(Recommendation Category)를 사용자에게 고려하게 하는 기능도 추가하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.113-117
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• 2003

As the wireless communication technology advances rapidly, a personalization technology can be incorporated with the mobile Internet environment, which is based on location-based services to support more accurate personalized services. A location-based personalized recommender system is one of the essential technologies of the location-based application services, and is also a crucial technology for the ubiquitous environment. In this paper we propose a framework of a location-based personalized recommender system for the mobile Internet environment. The proposed system consists of three modules the interface module, the neighbor selection module and the prediction and recommendation module. The proposed system incorporates the concept of the recommendation system in the Electronic Commerce along with that of the mobile devices for possible expansion of services on the mobile devices. Finally a service scenario for entertainment recommendation based on the proposed recommender system is described.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.408-411
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• 2006

Currently, the nano economy threatens the mass economy. This is based on the internet business models. In the nano business models based on internet, the diversely personalized services are needed. Many researches of the personalization on the web have been studied. The web usage mining using click stream data is a tool for personalization model. In this paper, we propose an internet business model using evolutionary support vector machine and web response survey as a web usage mining. After analyzing click stream data for web usage mining, a personalized service model is constructed in our work. Also, using an approach of web response survey, we improve the performance of the customers' satisfaction. From the experimental results, we verify the performance of proposed model using two data sets from KDD Cup 2000 and our web server.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제27권2호
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• pp.126-138
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• 2017

The proliferation of items increased the difficulty of customers in finding the specific items they want to purchase. To solve this problem, companies adopted recommender systems, such as collaborative filtering systems, to provide personalization services. However, companies use only meaningful and essential data given the explosive growth of data. Some customers are concerned that their private information may be exposed because CF systems necessarily deal with personal information. Based on these concerns, we analyze the effects of the amount of information on recommendation performance. We assume that a customer could choose to provide overall information or partial information. Experimental results indicate that customers who provided overall information generally demonstrated high performance, but differences exist according to the characteristics of products. Our study can provide companies with insights concerning the efficient utilization of data.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2004년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.68-69
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• 2004

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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• pp.150-153
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• 2004

■ Face-to-face ■ Object-medium-object ·Digital interaction with Internet ■ Setting Interpersonal Distance · Intimacy theory · Web interface development(omitted)

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.153-163
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• 2013

스마트폰 보급이 확대됨에 따라 모바일 광고시장이 확대되고 있으며, 모바일 광고의 효과성에 대한 평가방법이 다변화되고 있다. 이 중 인게이지먼트는 모바일 광고를 정성적인 관점에서 보다 다차원적으로 측정할 수 있는 중요한 효과측정모형이다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 기반의 모바일 광고 인게이지먼트의 선 후행요인을 규명하고, 이들 요인들 간의 관계를 규명하고자 하였다. 문헌연구를 통해 정보성과 개인화는 인게이지먼트의 선행요인으로, 신뢰와 e-WOM 의도는 결과요인으로 도출하였다. 설문조사에서 수집한 유효 데이터를 이용하여 연구가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 정보성과 개인화가 인게이지먼트에 유의미하게 긍정적인 영향을 주었다. 또한 인게이지먼트는 신뢰와 e-WOM 의도 형성에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 신뢰도 e-WOM 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.