Although motivation and information search have both been studied continuously and separately as important marketing strategies, the relation between cause and effect has received little research attention. Therefore the objective of this study was to research the causal relationships between motivation and information search method. Frequency analysis and reliability analysis, factor analysis, and SEM(Structure Equation Model) were adopted to analyze the data. Motivation was divided into 5 factors which significantly influenced information search method. Factor 1, 'Reception and congratulation', influenced information search positively through 'newspaper, magazine', and 'word of mouth' but negatively through 'TV-advertising' and 'Flyer, Press copy'. Factor 2, 'Change of dietary life', influenced positively 'TV-advertising'. Factor 3, 'Economic saving', influenced positively 'newspaper, magazine', and 'the e-mail's advertising' Factor 4, 'Preference motivation', influenced negatively 'word of mouth' Factor 5, 'Advertisement and companion's need', influenced positively 'newspaper, magazine', and 'the e-mail's advertising' but negatively 'TV-advertising' As a result, customers appeared to choose various information search methods according to their eating-out motivation. 'The e-mail's advertising', and 'word of mouth' are popular among customers' information search methods. Therefore, food-service corporations need to try eliminating negative images of various advertisements and activate positive word of mouth marketing, promotion through internet.
The purpose of this study is to make up an effective market strategy for distinguishing clothing shops through analysing the influences on store choice behaviors by demographical characteristics, clothing shopping orientations and information search activities as well as analysing the effects of information search activities according to clothing shopping orientations, together with clarifying the dimension of clothing shopping orientations and information search activities. Clothing shopping orientations were factor analyzed resulting five factors, such as Recreational Shopping, Store/Brand Loyalty, Economic Shopping, Fashion Synchronization, Careful shopping. Information search behavior were factor analyzed resulting five factors, such as mass media information, commercial media information, personal information, store information, past experience information. According to a result of looking into the influences of clothing shopping orientations on information search behaviors, as shopping orientation for pleasure, fashion synchronization orientation, brand store royal orientation & economical orientation go high, the search degree of store information & mass media information, commercial media information & personal information, past experience information and personal information raise up respectively more and more. The results of regression analysis at factors affecting the store choice behaviors are significantly different.
This study is intended to analyze the effect of fashion consumer's information search on satisfaction with advertisement and the intent to reuse depending on type of advertisement. The survey of the men and women in their 20s and 30s living in Seoul and metropolitan area was conducted for data collection, beginning in 17th through 24th, October 2011. Total 355 copies of questionnaire were used for final data analysis and reliability analysis, factorial analysis and multiple regression analysis were carried out using SPSS 16.0. The results were as follows. First, for banner, e-mail and search advertisement, constant information search had influence on convenience for use and satisfaction with information, and for e-mail advertisement, information search appeared to have had effect on satisfaction with information. Second, constant information search by type of advertisement had effect on intent to reuse. Third, convenience for use, information and satisfaction with the interest by Internet user had influence on the intent to reuse, while for the user of search advertisement, convenience for use and satisfaction with information had effect on the intent to reuse.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.150-156
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2024
With the advent of personalized search engines, a myriad of approaches came into practice. With social media emergence the personalization was extended to different level. The main reason for this preference of personalized engine over traditional search was need of accurate and precise results. Due to paucity of time and patience users didn't want to surf several pages to find the result that suits them most. Personalized search engines could solve this problem effectively by understanding user through profiles and histories and thus diminishing uncertainty and ambiguity. But since several layers of personalization were added to basic search, the response time and resource requirement (for profile storage) increased manifold. So it's time to focus on optimizing the layered architectures of personalization. The paper presents a layout of the multi agent based personalized search engine that works on histories and profiles. Further to store the huge amount of data, distributed database is used at its core, so high availability, scaling, and geographic distribution are built in and easy to use. Initially results are retrieved using traditional search engine, after applying layer of personalization the results are provided to user. MongoDB is used to store profiles in flexible form thus improving the performance of the engine. Further Weighted Sum model is used to rank the pages in personalization layer.
Because it is difficult on existing document retrieval systems to visualize the search result, search results show document titles and short summaries of the parts that include the search keywords. If the result list is long, it is difficult to examine all the documents at once and to find a relation among them. This study uses clustering to classify similar documents into groups to make it easy to grasp the relations among the searched documents. Also, this study proposes a two-level visualization algorithm such that, first, the center of clusters is projected to low-dimensional space by using multi-dimensional scaling to help searchers grasp the relation among clusters at a glance, and second, individual documents are drawn in low-dimensional space based on the center of clusters using the orbital model as a basis to easily confirm similarities among individual documents. This study is tested on the benchmark data and the real data, and it shows that it is possible to visualize search results in real time.
Queries entered in a search box are the results of users' activities to actively seek information. Therefore, search logs are important data which represent users' information needs. The purpose of this study is to examine if there is a relationship between the results of queries automatically classified and the categories of documents accessed. Search sessions were identified in 2009 NDSL(National Discovery for Science Leaders) log dataset of KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information). Queries and items used were extracted by session. The queries were processed using an automatic classifier. The identified queries were then compared with the subject categories of items used. As a result, it was found that the average similarity was 58.8% for the automatic classification of the top 100 queries. Interestingly, this result is a numerical value lower than 76.8%, the result of search evaluated by experts. The reason for this difference explains that the terms used as queries are newly emerging as those of concern in other fields of research.
Objective: This study aims to evaluate the efficiency of two representative subway map design types, namely a diagram type and a geographical type using physiological metrics, performance metrics, and self-reported metrics, which are representative usability metrics. Background: Subway maps need to be designed in order for users to quickly search and recognize subway line information. Although most cities' subway maps currently use the diagram type designed by Henry Beck, New York City's subway map has recently been changed to the subway map type combined with the geographical type designed by Michael Hertz. However, not many studies on its efficiency are found, and the studies that are available mainly depend on questionnaire surveys or take on a subjective behavioral study type based on experts' experiences. In this regard, evaluation through a more objective method is needed. Method: This study employed usability metrics as a method to evaluate the efficiency of information search targeting the diagram type and geographical type subway maps used mostly as subway maps. To this end, physiological metrics obtained through eye tracking, task completion time, representative metric of task performance, and subjective evaluation metrics were used for the suitability evaluation of subway map designs. Results: In the result of gaze movement distance analysis, no significant difference was shown in the two design types in terms of a process finding a departure station from the starting point and a process finding a transfer station between the departure station and arrival station (destination). However, the gaze movement distance in the process finding the arrival station at the departure station was significantly shorter in the geographical type, rather than in the diagram type. The analysis of task completion time showed a result similar to the gaze movement distance analysis result. Task completion time was significantly shorter in the geographical type, rather than in the diagram type, which is in the process finding the arrival station at the departure station. In other information search processes, no significant difference was shown. As a result of subjective evaluation metrics analysis, no significant difference was revealed in the two design types. Conclusion: An analysis on the two representative subway map design types was carried out via the adoption of usability metrics. As a result, although no significant difference was shown in some information search processes, it was revealed that information search was easier in the geographical type overall. Also, it was found that usability metrics can be effectively used to evaluate the design types of subway maps. Application: The study results can be used to set design direction to offer ease in information search on subway lines. The study also can be used as a method to evaluate a subway map's design type.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.47
no.3
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pp.321-342
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2013
The purpose of this study was to compare and evaluate retrieval effectiveness of three types of image perception using different retrieval methods. Image types included specific, general, and abstract topics. The retrieval method included text only search, query by example (QBE) search, and a hybrid/hybrid search. Thirty-two college students were recruited for searching topics using Google image search system. The search results were compared with One-Way and Two-Way ANOVA. As a result, text search and hybrid search showed advantage when searching for specific and general topics. On the other hand, the QBE search performed better than both the text-only and hybrid search for abstract topics. The results have implications for the implementation of image retrieval systems.
The shipbuilding scheduling has many possible alternatives because of its long time horizon and a lot of jobs, so it is required that the scheduling system can generate and search feasible alternatives rapidly. The scheduling in the assembly shop is initiated by allocating, namely loading, the assembly blocks to each shop. In this step, the resource capacities (such as available man/hour, available crane) of each shop must be considered. The result of loading without above consideration can make the scheduling result based on that infeasible or worse one. In this paper, we developed the optimal scheduling system of shipbuilding, specifically for loading and scheduling of assembly block, using ILOG Solver/Scheduler. ILOG Solver/Scheduler is a general-purposed commercial software which supports to find a feasible or optimal solution using object oriented technique and constraints satisfaction programming, given constraints and objectives. Also, in order to enhance the system performance, we conducted various experiments of ILOG search strategies. The experimental results showed that the impact of search strategies is significant.
We introduce a non-Euclidean metric for transportation systems with a defined minimum transportation cost (initial fare) and investigate the continuous single-facility Weber location problem based on this metric. The proposed algorithm uses the results for solving the Weber problem with Euclidean metric by Weiszfeld procedure as the initial point for a special local search procedure. The results of local search are then checked for optimality by calculating directional derivative of modified objective functions in finite number of directions. If the local search result is not optimal then algorithm solves constrained Weber problems with Euclidean metric to obtain the final result. An illustrative example is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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