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Empirical Comparison of the Effects of Online and Offline Recommendation Duration on Purchasing Decisions: Case of Korea Food E-commerce Company

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    Asia Pacific Journal of Information Systems KCI 등재 SCOPUS 바로가기
  • 통권
    제34권 제1호 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.226-247
  • 저자
    Qinglong Li, Jaeho Jeong, Dongeon Kim, Xinzhe Li, Ilyoung Choi, Jaekyeong Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444451

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원문정보

초록

영어
Most studies on recommender systems to evaluate recommendation performances focus on offline evaluation methods utilizing past customer transaction records. However, evaluating recommendation performance through real-world stimulation becomes challenging. Moreover, such methods cannot evaluate the duration of the recommendation effect. This study measures the personalized recommendation (stimulus) effect when the product recommendation to customers leads to actual purchases and evaluates the duration of the stimulus personalized recommendation effect leading to purchases. The results revealed a 4.58% improvement in recommendation performance in the online environment compared with that in the offline environment. Furthermore, there is little difference in recommendation performance in offline experiments by period, whereas the recommendation performance declines with time in online experiments.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Methodology
3.1. Customer Profile Generation
3.2. Offline and Online Dataset Split
3.3. Recommendation Algorithm
3.4. Comparison of Effects Based on the Recommendation Duration
Ⅳ. Experiments
4.1. Dataset Collection
4.2. Evaluation Metrics
4.3. Experiment Results
Ⅴ. Discussion and Conclusion

키워드

Recommender Systems Online Evaluation Offline Evaluation Recommendation Duration Effect Collaborative Filtering

저자

  • Qinglong Li [ Ph.D. Candidate, Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University, Korea ]
  • Jaeho Jeong [ Ph.D., Department of Business Administration, Kyung Hee University, Korea ]
  • Dongeon Kim [ M.S., Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University, Korea ]
  • Xinzhe Li [ Ph.D. Student, Department of Big Data Analytics, Kyung Hee University, Korea ]
  • Ilyoung Choi [ Assistant Professor, Division of Business Administration, Seo Kyeong University, Korea ]
  • Jaekyeong Kim [ Professor, Department of Big Data Analytics and School of Management, Kyung Hee University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    Asia Pacific Journal of Information Systems
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-5404
  • eISSN
    2288-6818
  • 수록기간
    1990~2026
  • 등재여부
    KCI 등재,SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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