c# itextsharp pdfreader not opened with owner password : Add page to pdf acrobat control application platform web page azure windows web browser Reichman_The_Quest_for_Content2-part961

21 
network participants (7.17 for the dual network, compared to 6.42 for the product network, 
p<0.05).  
These findings refute the possibility that the incremental benefit of the dual network is a 
result of the algorithm underlying the product network, since YouTube and Last.fm use different 
algorithms to generate recommendations. Furthermore, these results further support our previous 
findings, extending them to the context of proprietary music. 
Study 2: Control for Quality - Testing Whether Effects Are Solely a Result of Added Variety  
An alternative explanation for the superior performance of the dual network is that it simply 
adds variety to the recommendations of the product network, and the links have no meaningful 
contribution to the search. This variety might stem from two sources. First, the dual network is 
basically two recommendation systems – that of the product network and that of the user-
generated links. Second, the user-generated links are not aimed at linking the most similar 
products (as shown in the level of assortative mixing mentioned above), and hence the dual 
network may inherently include more variety. It is therefore possible that this added variety 
caused the effect found in study 1. In study 2 we created two dual network structures and 
compared them to the YouTube dual network to address this alternative explanation.  
Method. Similarly to Study 1, we asked individuals to watch videos for about 15 minutes 
and assign a rating to each video according to the following new conditions:  
1.  Last.fm links: Under this condition, 100 participants (48 % female, mean age 31.5) 
were offered recommendations based on the YouTube product network in addition to 
recommendations from the Last.fm product network (C2.1). To provide these recommendations, 
we complemented the data collected from Last.fm, by collecting data about the YouTube 
product network links for each music video in the Last.fm data set. (The data collection process 
resulted in 500,000 links from YouTube’s product network. For each Last.fm song we included 
videos up to two links away using the same data collection method described above.) we 
compared this condition with the LastFm dual network condition (C1a.2). The rationale behind 
Add page to pdf acrobat - insert pages into PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Guide C# Users to Insert (Empty) PDF Page or Pages from a Supported File Format
add a page to a pdf in reader; add page numbers to a pdf
Add page to pdf acrobat - VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Easy to Use VB.NET APIs to Add a New Blank Page to PDF Document
add pages to pdf; add a page to a pdf online
22 
this condition is that if the sole contribution of the dual network is the serving of two types of 
recommendations, the new condition might be able to provide the same benefits as the dual 
network. 
2. Randomized links: Under this condition, 300 participants (51 % female; mean age 26.5)  
were offered recommendations based on the YouTube product network in addition to randomly 
suggested videos (C2.2). That is, under the label "Related Videos" they were offered five 
recommendations based on the YouTube product network, and under the label "Featured 
Videos" they were offered five recommendations of randomly selected videos (as shown in 
Figure 4(d)). Here we compared the YouTube dual network (C1.2) condition of study 1. The 
rationale behind this condition is that if the sole contribution of the dual network is the diversity 
it offers, the new condition might be able to provide the same benefits as the dual network. 
Analysis and results. For each condition we followed the analysis of study 1 and computed 
the hazard ratio. In both cases, as in study 1, the hazard ratio for the dual-network condition was 
higher than that of the other conditions (hazard rate of 1.773 when compared to the Last.fm 
links condition and 1.201 compared to the randomized links condition; p < 0.05). We also found 
that overall satisfaction was significantly higher among participants in the dual network 
condition (C1.2) than among participants in the Last.fm links condition (C2.1) (1.1 difference, 
p < 0.05) or among participants in the randomized links condition (C2.2) (1.0 difference, 
p < 0.05). Similarly, the AverageRating and the HighRankingScore were higher for the dual 
network condition, although the differences were only marginally significant (in the Last.fm 
links condition, the AverageRating was significantly lower, with a difference of 0.27, p < 0.1).  
These results provide additional evidence that merely adding variety, either through a 
complementary recommendation algorithm or through a randomized network, cannot mimic the 
benefits of the real-world dual network. One explanation for our result might be that while 
random links add variety, they also increase search costs by adding less interesting options. 
User-generated links are better able to add variety while imposing lower costs on the consumer. 
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Annotate & Comment. Add, insert PDF native annotations to PDF file. Print. Support for all the print modes in Acrobat PDF. Print only specified page ranges.
add page numbers to pdf using preview; add page number to pdf document
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. to image or document, or from PDF document to other file formats, like multi-page TIFF file
add page to pdf reader; add page pdf reader
23 
Study 3: Control for Quality - Testing Whether Effects Are Solely a Result of Higher Quality  
Another alternative explanation for the superior performance of the dual network might 
stem from the better quality of the content recommended by users. It is reasonable to expect 
some correlation between the quality of a content item and the likelihood of that item being 
labeled as a “favorite” by an individual. Therefore, when a user explores the dual network, she 
browses through content that has been pre-filtered for quality, creating an opportunity to find 
“good” content sooner. This study was designed to address this alternative explanation.  
Method. Similarly to Study 1, we asked 100 individuals (45% female, mean age 25.7), to 
watch videos for about 15 minutes and assign a rating to each one. Here we compared the dual 
network (C1.2) conditions of study 1 to a new condition: the high rating product network 
condition (C3.1). Under this condition participants were offered recommendations based on the 
product network, in which the suggested videos included only videos rated as above average. 
All recommendations were shown under the label "Related Videos".  
Analysis and results. We followed the analysis of study 1 and computed the hazard ratios of 
these two conditions. The hazard for the dual-network condition was significantly higher than 
that of the high rating product network condition (1.278, p < 0.05). Here, again, overall 
satisfaction was significantly higher among participants in the dual network condition (C1.2) 
than among those in the high rating product network condition (C3.1) (6.9 and 6.0 respectively, 
p < 0.05). Similarly, the AverageRating was also significantly higher among participants of the 
dual network condition (2.95 compared to 2.76 in the C3.1 condition). The HighRankingScore 
was also higher for the dual network condition, although the differences were not significant. 
Study 4: Testing Whether Effects Are a Result of the Labels Attached to the Content. 
The remaining question is whether the observed improvement in satisfaction and rating was 
indeed a result of the specific content recommended by the dual network links, or whether it 
occurred because participants attached some meaning to the fact that the links were created by 
other individuals and not by an obscure, impersonal algorithm. It might be that labeling primes 
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. PowerPoint to PDF Conversion. This page will tell you how to use XDoc.PowerPoint SDK
add blank page to pdf preview; add page number to pdf reader
C# Word - Word Conversion in C#.NET
independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Word to PDF Conversion. This page will tell you how to use XDoc.Word
adding a page to a pdf document; adding page numbers to a pdf document
24 
the individual to perceive the content and value of the recommendations in a certain way. For 
example, a user may feel more emotionally attached to (and hence more influenced by) 
information that comes from one individual compared with information generated by a machine.  
To test this we compared both the product network (C1.1) and the dual network (C1.2) 
conditions of study 1 to five additional conditions. First, we offered the user the dual network 
recommendation (similar to C1.2), but changed the label of the user-generated links from 
"People who liked this also liked" to "Videos liked by friends of this video author" (C4.1). 
Second, we offered the user the dual network recommendation (similar to C1.2), but we 
switched the labeling of the two groups of recommendations: links from the product network 
were marked as "People who liked this also liked", and links based on the user-generated links 
were labeled as "Related Videos" (C4.2). Third, we offered the user the dual network 
recommendation (similar to C1.2), but all recommendations were provided under the same label 
("Related Videos") (C4.3) or with no labels at all (C4.4). Fifth, participants were exposed to 10 
recommendations based only on the YouTube product network (similar to C1.1), all under the 
label of "People who like this also liked" instead of "Related Videos" (C4.5). Thus, the first four 
conditions, C4.1-C4.4, offered the same recommendations as the dual network condition (C1.2) 
described in study 1, but disguised under different labels. The fifth condition (C4.5) offered the 
same recommendations as the product network condition described in study 1 (C1.1). 
We carried out the study according to the procedure described in study 1, with 500 
participants (48.5% female, mean age 28.3), each assigned randomly to one of the new 
conditions. Using the same criteria as in study 1, we removed from the data 7 participants. 
As in study 1, we compared the hazard ratios of the different conditions. The results show 
that participants who were exposed to dual network recommendations (C1.2, C4.1, C4.2, C4.3 
and C4.4) found “good” content more quickly than did those who were exposed to the product 
network recommendations only (C1.1 and C4.5), no matter how those recommendations were 
labeled (hazard ratios for the dual network conditions: HR
C1.2
=1.285, HR
C4.1
=1.249, 
C# Windows Viewer - Image and Document Conversion & Rendering in
standard image and document in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Convert to PDF.
add or remove pages from pdf; add page numbers pdf files
VB.NET PDF: How to Create Watermark on PDF Document within
Using this VB.NET Imaging PDF Watermark Add-on, you image (such as business's logo) on any desired PDF page. And with our PDF Watermark Creator, users need no
adding page numbers to pdf; add page numbers to pdf in preview
25 
HR
C4.2
=1.217, HR
C4.3
=1.296 and HR
C4.4
=1.38; the hazard ratio of the product network labeled 
as the dual network is HR
C4.5
=0.957; all are compared to the product network condition HR
C1.1
as a baseline; p < 0.05). 
We also performed a contrast analysis (Rosenthal and Rosnow 1985), which revealed a 
significant difference (F = 5.98, p<0.01) in overall satisfaction in favor of participants who used 
the dual network (C1.2 and C4.1-C4.4), compared with participants exposed to the product 
network structure only (C1.1 and C4.5).  
Additionally, we find significant differences in the AverageRating and the 
HighRankingScore variables (F = 4.26, p < 0.01 and F = 3.55, p < 0.01, respectively) when 
contrasting participants in the dual network condition with those in the product network 
condition. There were no significant differences for those measurements within participants in 
the different dual network conditions (C1.2 and C4.1-C4.4) and no significant difference among 
participants in the product network conditions (C1.3 and C4.5). 
These findings show that participants exposed to dual network recommendations performed 
better in finding "good" content than did those who were exposed to the product network 
recommendations, regardless of the labeling of the recommendations implying  that the mere 
labeling has a marginal effect, if any.  
THE EFFECT OF DYNAMIC STRUCTURE CHANGES 
Unlike stores, electronic commerce sites (e.g., Amazon) can respond to consumers’ 
searches in real time and change displays dynamically to direct their exploration. Additionally, 
as observed by Hui, Bradlow and Fader (2009), as the amount of time a consumer spends in a 
store increases, the consumer’s tendency to continue exploring the store decreases. A possible 
solution to this problem may be to dynamically change the “store” design throughout the 
consumption process. Thus, rather than present consumers with a static view of the product 
network, e-commerce sites can dynamically incorporate user-generated links to improve the 
efficiency of the search process and to retain customers’ interest. When such a dynamic strategy 
VB.NET PowerPoint: VB Code to Draw and Create Annotation on PPT
limitations (other documents are compatible, including PDF, TIFF, MS VB.NET PPT: VB Code to Add Embedded Image Object to PPT Page. '''&ltsummary> ''' Draw
add pdf pages together; adding page numbers to pdf in preview
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Excel to PDF Conversion. This page will tell you how to use XDoc.Excel
adding a page to a pdf in preview; add contents page to pdf
26 
is used, the question becomes, is there a point during the exploration process at which the 
consumer might benefit more from the introduction of user-generated links?  
The following studies were designed to provide initial answers to this question. In our 
studies, each participant was exposed to different structures at different times during the 
navigation process. The switch to a new network structure was based either on the phase of the 
exploration process the user was in (studies 5 and 6) or on her satisfaction during exploration 
(study 7). 
Study 5: Structure Change as a Function of Exploration Time 
In this study, we explore the conjecture that the dual network structure will be most 
beneficial to consumers who have been browsing the website for a while and may need to revive 
the search with more diversity. This conjecture is based on the belief that in a continuous 
process of exploration, product network recommendation mechanisms tend to narrow down the 
navigation possibilities to objects that are very similar to one another. This is also supported by 
our results with respect to the high level of assortative mixing mentioned above. We therefore 
created a new condition (C5.1) using a dynamic dual network and compared it to the previously 
mentioned static conditions (product network, dual network). Under this new condition 
consumers were presented with recommendations based on the product network structure and 
after a specified amount of time were switched to the dual-network structure.  
Method. In this study 300 participants (49% female; mean age 28.5) were each assigned 
randomly to one of the following conditions. One-third of the participants were presented with 
the dynamic dual network condition (C5.1), with the switch from product network to dual 
network recommendations occurring after 250 seconds. The rest of the participants were 
presented with the static product network (C1.1) and static dual network (C1.2) conditions. The 
experimental procedure was the same as that described in study 1. Using the same criteria as in 
study 1 we removed from the data 11 participants. 
BMP to PDF Converter | Convert Bitmap to PDF, Convert PDF to BMP
Also designed to be used add-on for .NET Image SDK, RasterEdge Bitmap Powerful image converter for Bitmap and PDF files; No need for Adobe Acrobat Reader &
adding page numbers to a pdf file; add page number to pdf file
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
It can be used standalone. JPEG to PDF Converter is able to convert image files to PDF directly without the software Adobe Acrobat Reader for conversion.
add page number to pdf hyperlink; add page numbers to pdf reader
27 
As in study 4, to control for a possible labeling effect and to avoid a visible change in the 
appearance of the website in the middle of the study, we grouped all types of recommendations 
under the same label ("Related Videos"). 
Analysis and Results. Given that this was a within-subject design, the hazard model 
estimated in the previous section was no longer appropriate. Also, we could not simply compare 
the ratings before and after the change in network structure, because our previous results 
demonstrated a continuous decrease in users’ rankings over time regardless of the types of 
recommendations presented. Hence, in order to replicate the previous results (dual network 
effect) we needed to compare between and across subjects, using a difference-in-differences 
model (Bertrand et al. 2004). In our context, the control group was the group presented with the 
product network recommendations only, with no dynamic switch (i.e. C1.1). We estimated the 
following model: 
it
t
i
t
i
it
Period
Treatment
Period
Treatment
Rating
,
,
*
 
Where Rating
i,t
is the average rating in period t for participant iTreatment
i
is a treatment 
dummy variable, with T
i
= 1 representing exposure to the dynamic condition; Period
t
is a period 
dummy variable, where Period
t
= 0 indicates the time period in the study before treatment (i.e., 
the time period before the switch to the dual network;  ≤  250 seconds) and Period
t
= 1 
indicates the time period after treatment (t > 250 seconds); and Treatment
i
*Period
t
is an 
interaction term and represents the actual treatment variable. Table 4 presents the estimates of 
this regression. 
(Insert Table 4 about here) 
The coefficient for Treatment is not significant, indicating that there are no significant 
differences between the groups (treated and untreated) A priory. Similarly, the coefficient for 
Period is not significant, indicating that there are no significant differences within subjects who 
are not treated. The interaction coefficient is positive and significant, thus indicating that users 
28 
under the dynamic condition demonstrated a significant increase in rating after the switch to the 
dual network.  
(Insert Table 5 about here) 
As shown in Table 5, users of the dynamic dual network design also had higher satisfaction 
than did users of the static product network design (p < 0.01) or the static dual network design 
(p < 0.01). Looking at the AverageRating and the HighRankingScore, which are measures that 
represent the entire process, we find that participants in condition C5.1 scored significantly 
higher than did those in the static product network condition (p < 0.05). However, we find no 
significant difference between participants of this time-dependent dynamic dual network 
condition (C5.1) and those of the static dual network condition (C1.2). 
Study 6: Testing Whether the Effect Is Driven by the Content of the Generated Links or Whether 
This Is an Artificial Effect Caused by Mere Change. 
It is possible that the effects observed in study 5 are merely the results of diversity: users 
may simply enjoy the opportunity to view videos that seem different from the videos previously 
offered. Thus, the results are not necessarily related to the content of the links in the dynamic 
condition. Therefore, for robustness, and to rule out this alternative explanation, we carried out 
an additional study, creating a new dynamic structure based on the randomized links.  
Method. Under this condition (C6.1), 100 participants (50% female, mean age 27.6) were 
presented with recommendations based on the product network structure and after a fixed 
amount of time were switched to the randomized links structure (2 participants were excluded 
based on the criteria described above). This is an important control, because if consumers only 
seek diversity, a randomized links condition might be able to provide the same benefits as the 
dual network. Again, to control for a possible labeling effect and to avoid a visible change in the 
appearance of the website in the middle of the study, we grouped all recommendations under the 
same label ("Related Videos").  
29 
Analysis and Results. We estimated a difference-in-differences model similar to the one in 
study 5, with the treatment now being the switch to the randomized links. The results are 
presented in Table 6 and show that in contrast to the time-dependent dynamic dual network 
condition (C5.1), switching from the product network to the randomized links condition had a 
significant negative effect, indicating, again, that the randomized links cannot mimic the 
positive effect of the user-generated links and the dual network role.  
(Insert Table 6 about here) 
We also compared participants’ overall satisfaction, AverageRating, and HighRankingScore 
(Table 5 above), and found that these measures were significantly lower among participants in 
the dynamic randomized links condition (C6.1) than among those in C5.1, the time-dependent 
dynamic dual network condition (p < 0.01), or in C1.2, the static dual network condition (p < 
0.05). 
Study 7: Structure Change as a Response to Participants' Discontentedness 
Our findings above show that switching from a product network to a dual network after a 
certain period of time in the exploration process has a positive effect. In this study, we focus on 
a dynamic environment in which the site structure changes in response to the consumer’s 
reactions. Like study 5, this approach is based on the belief that during a continuous process of 
exploration, product network recommendation mechanisms tend to narrow down the navigation 
possibilities to very similar objects. When a user dislikes what she is watching, offering similar 
objects will not be of great help, and it may therefore be time to point her to different areas in 
the product network. Hence, introducing a dual network when the user is dissatisfied might 
improve the exploration process. 
Method. In this study, the dynamic structure was designed as follows. When a user began 
the exploration process, the recommendations he or she received were based on a predefined 
network structure. When (and if) the user ranked two consecutive videos with a low rating (<3), 
the structure of the site changed so that the user was exposed to a different network structure.  
30 
We randomly assigned 300 participants (51% female, mean age 28.9) to the following 
dynamic conditions: (1) starting from the product network and switching to the dual-network 
structure for the rest of the exploration time (C7.1); (2) starting from the product network and 
switching to the randomized links together with the product network structure for the rest of the 
exploration time (C7.2); (3) starting from the dual network and switching to the product network 
structure for the rest of the exploration time (C7.3). Since the change of structure was induced 
by the participant’s activities, it was possible that a participant would not be exposed to a change 
in structure at all. Nine participants were removed based on the criteria described above. 
Analysis and Results. We found that nearly 80% of the participants experienced a sequence 
of videos that did not match their preferences and were therefore exposed to a change of 
structure during their exploration.  
Since the time of the switch varied across participants, we could not use the difference-in-
differences model estimated above to analyze the results of this study and were therefore unable 
to control for potential across-subject differences. 
(Insert Table 7 about here) 
Nevertheless, we were able to compare within subjects using paired sample t-tests. For each 
participant we compared the average ranking before the switch with the average ranking after 
the switch. As shown in Table 7, participants under condition C7.1 (dynamic dual network by 
ranking, that is, shift from product to dual network structure) experienced the largest jump in 
average rating. Among these participants, the switch increased video ratings by 17.5% on 
average. In conditions C7.2 and C7.3, we did not find a significant difference between 
consumers’ average ratings before versus after the switch. These findings suggest that a change 
from the product network to the dual network as a response to the user's indication of 
dissatisfaction may lead to an increase of her ranking of the products she consumes. We may 
further conclude that the increase in the rating is not due to the effect of switching between 
different structures but is influenced by the actual structure presented to the participant. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested