c# itextsharp pdfreader not opened with owner password : Adding a page to a pdf in reader application control utility html web page azure visual studio Reichman_The_Quest_for_Content3-part962

31 
The results with regard to the AverageRating, HighRankingScore, and overall satisfaction 
are presented in Table 8. Given that participants in two conditions (i.e., C7.1 and C7.3) were 
exposed to the dual network, it was not clear a priori which condition would lead to better 
results. We therefore used post hoc ANOVA to compare these measures. We found that the 
average rating of participants in condition C7.1 (i.e., the dynamic dual network by ranking) was 
significantly higher than the average ranking under any other condition tested in our study 
(p < 0.05), including the static dual network condition tested in C1.2 and the time-dependent 
dynamic dual network condition tested in C5.1. Similarly, we found that both the overall 
satisfaction and the HighRankingScore of participants in condition C7.1 were significantly 
higher than those in any of the other tested conditions (p < 0.01 when comparing to C1.1; p < 
0.05 when comparing to C7.2 and C7.3; and p < 0.1 when comparing to C1.2 and C5.1). 
Moreover, the overall satisfaction was significantly higher (p < 0.01) than in the static dual 
network condition (C1.2) and even higher (p < 0.1) than in the time-dependent dynamic dual 
network condition (C5.1). 
(Insert Table 8 about here) 
Interestingly, we found that the overall satisfaction of participants in condition C7.3 was 
significantly higher (p < 0.01) than the overall satisfaction of participants in the static product 
network condition (C1.1) but not significantly different from that in the static dual network 
condition (C1.2). In accordance with our findings in the studies above, the overall satisfaction of 
participants in the ranking-dependent dynamic randomized links condition (C7.2) was 
significantly lower than the satisfaction rate in any of the dual network conditions (p < 0.01 
when comparing to C5.1 and C7.1; and p < 0.05 when comparing to C1.2 and C7.3). 
DISCUSSION 
Product search and exploration have become complicated tasks due to the vast variety and 
quantity of products available online. The presence of a linked product network, which is one of 
the principal differences between online and traditional content environments, facilitates 
Adding a page to a pdf in reader - 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
adding page numbers pdf file; add page break to pdf
Adding a page to a pdf in reader - 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 page numbers pdf; adding page to pdf
32 
consumers’ exploration process. We study how this process is affected by the integration of 
user-generated links into the product network structure, which creates a dual network. We find 
that user-generated links improve exploration efficiency, leading consumers to find better 
content more quickly, and improve exploration effectiveness, by increasing overall consumer 
satisfaction. In addition, we propose a dynamic approach to further improve this effect. 
One limitation of this study is that our website does not have the keyword search option that 
is available on YouTube and on most other websites. As our analysis focuses on exploration, we 
believe that this is not a major limitation, but future research could study the interaction between 
directed search and exploration by adding such a feature. Nevertheless, we propose that any 
recommendation mechanism should still include individual-level data (i.e., user-generated links) 
and not solely aggregate information as typically found in recommendation system algorithms.  
We did not find any evidence to indicate why YouTube decided to offer users the 
opportunity to connect to one another in a social network. We can assume that their goal was 
increasing eyeballs, and involvement of users. Yet, our results suggest that the user-generated 
links in such networks can improve the support the product network provides to exploration 
search. Hence, by incorporating social network features, an e-commerce site can produce a static 
dual recommendation network with relatively little effort. Alternatively, such sites might adopt a 
more sophisticated recommendation system that exposes users to user-generated links at 
different times. Studies 5 and 7 offer indications for managers regarding how and when 
recommendations from the dual network structure should be integrated into each product page in 
order to increase user satisfaction. Such transitions might be time-dependent in situations where 
the user’s level of satisfaction is not known, or they might be satisfaction-dependent, in cases 
where the user expresses her opinion in real time regarding the content she consumes. While it 
does not currently seem feasible to track an individual over a large span of time (e.g., several 
months), firms may study and optimize strategies for dynamically offering user-generated links 
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
page modifying page, you will find detailed guidance on creating, loading, merge and splitting PDF pages and Files, adding a page into PDF document, deleting
add pdf pages to word; add page number pdf
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Perform annotation capabilities to mark, draw, and visualize objects on PDF document page. Capable of adding PDF file navigation features to your VB.NET program
add page number to pdf preview; adding page numbers to a pdf document
33 
on the basis of observed satisfaction. In cases in which satisfaction is not observable, a dynamic 
approach based on exploration time can also be used. 
A potential caveat regarding any recommendation strategy aimed at increasing search 
efficiency is that users might sour on the site once they find good content. Given that many 
content websites use an advertisement-based business model, rapid conversion might not be 
ideal, and the optimal strategy might be to keep the user on the site. One might claim that if this 
is correct,
a less efficient recommendation network might actually be preferable to an efficient 
one. However, we show that using the dual network structure not only increases the efficiency 
(time to good content), but also the effectiveness (total rating and overall satisfaction).Users 
with higher overall satisfaction may, in fact, spend more time on the website. We explored this 
possibility in another special study in which participants were allowed to leave the website at 
any point during the experiment. We tested two different settings: in one, the same payment was 
offered regardless of the time spent on the website, and in the other, the payment to the 
participant was composed of a basic payment and additional payment as a function of the time 
spent on the website. Results of this study show that participants using the dual network were 
less likely to use the option to leave. In addition, among those who chose to leave the website, 
participants of the dual network spent more time on the website. Yet, it is still not clear that a 
better recommendation system will always lead to a greater amount of time spent on the site. It 
is also not clear how satisfaction and time spent in a current search influences a future search or 
even initiating a search. From an indirect perspective, an improved exploration process might 
prompt more frequent future visits to a website, which might be especially relevant in cases of 
competition between various e-commerce sites. The effect of user-generated links on repeat 
visits is beyond the scope of this work. The connection between satisfaction and time spent 
browsing is indeed a complex phenomenon that should be explored in future research.  
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
digital photo, scanned signature or logo into PDF document page in C# solve this technical problem, we provide this C#.NET PDF image adding control, XDoc
add contents page to pdf; add a page to pdf file
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
text and plain text to PDF page using .NET XDoc.PDF component in C#.NET class. Supports adding text to PDF in preview without adobe reader installed in ASP.NET.
adding page numbers to pdf documents; add page numbers to pdf
34 
REFERENCES 
Adomavicius, G. and A. Tuzhilin (2005), “Toward the Next Generation of Recommender 
Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions,” IEEE Transactions on 
Knowledge and Data Engineering, 17 (6), 734–749. 
Ahn, Y., S. Han, H. Kwak, S. Moon, and H. Jeong (2007), “Analysis of Topological 
Characteristics of Huge Online Social Networking Services,” Proceedings of the 16th 
international conference on World Wide Web, 835-844. 
Arasu, A., J. Cho, H. Garcia-Molina, A. Paepcke, and S. Raghavan (2001), “Searching the 
Web,” ACM Transactions on Internet Technology, 1 (1), 43. 
Bertrand, M., E. Duflo, and S. Mullainathan (2004), “How Much Should We Trust Differences-
in-Differences Estimates?,” Quarterly Journal of Economics, 119 (1). 
Brin, S. and L. Page (1998), “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine,” 
Computer Networks ISDN, 30 (1–7), 107–117. 
Buldyrev, S. V., R. Parshani, G. Paul, H. E. Stanley, and S. Havlin (2010), “Catastrophic 
Cascade of Failures in Interdependent Networks,” Nature, 464 (7291), 1025–1028. 
Bucklin, R.E., J. M. Lattin, A. Ansari, S. Gupta, D. Bell, E. Coupey, J. D. C. Little, C. Mela, A. 
Montgomery, and J. Steckel (2002), “Choice and the Internet: From Clickstream to Research 
Stream,” Marketing Letters, 13 (3), 245–258. 
Burt, R. (1992), Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, MA: 
Harvard University Press. 
Carrington, P., J. Scott, and S. Wasserman (2005), Models and Methods in Social Network 
Analysis. New York: Cambridge University Press. 
Cox, D. (1972), “Regression Models and Life-Tables,” Journal of the Royal Statistical Society 
Series B (Statistical Methodology), 34 (2), 187–220 
Goldenberg, J., S. Han, D. Lehmann, and J. Hong (2009), “The Role of Hubs in the Adoption 
Process,” Journal of Marketing, 73 (2), 1–13. 
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
Provides you with examples for adding an (empty) page to a PDF and adding empty pages to a PDF from a supported file format, with customized options.
add a blank page to a pdf; add a page to a pdf online
VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb
Studio .NET PDF SDK library supports adding text content to Add text to certain position of PDF page in Visual Add text to PDF in preview without adobe reader
add page numbers to pdf document in preview; adding page numbers to pdf in preview
35 
Goldenberg, J., B. Libai, and E. Muller (2001), “Talk of the Network: A Complex Systems 
Look at the Underlying Process of Word-of-Mouth,” Marketing Letters, 12 (3), 211–223. 
Granovetter, M. (1973), “The Strength of Weak Ties,” American Journal of Sociology, 78 (6), 
1360–1380. 
Hui, S.K., E.T. Bradlow and P.S. Fader (2009), “Testing Behavioral Hypotheses Using an 
Integrated Model of Grocery Store Shopping Path and Purchase Behavior,” Journal of 
Consumer Research, 36, 478–493 
Hui, S.K., P.S. Fader and E.T. Bradlow (2009), “Path Data in Marketing: An Integrative 
Framework and Prospectus for Model Building,” Marketing Science 28 (2), 320–335. 
Kaplan, E. L. and P. Meier (1958), “Nonparametric Estimation from Incomplete Observations,” 
Journal of the American Statistical Association, 53, 457–481. 
Katona, Z. and M. Sarvary (2008), “Network Formation and the Structure of the Commercial 
World Wide Web,” Marketing Science, 27 (5), 764–778. 
Katona, Z., P. Zubcsek, and M. Sarvary (2011), “Network Effects and Personal Influences: 
Diffusion of an Online Social Network,” Journal of Marketing Research, Forthcoming. 
Kleinbaum, D. and M. Klein (2005), Survival Analysis: A Self-Learning Text2
nd
Edition. New 
York: Springer. 
Moe, W. (2003), “Buying, Searching, or Browsing: Differentiating between Online Shoppers 
using In-Store Navigational Clickstream,” Journal of Consumer Psychology, 13 (1,2), 29–
39. 
Moe, W. and P. Fader (2004), “Dynamic Conversion Behavior at E-commerce Sites,” 
Management Science, 50 (3), 326–335. 
Muchnik, L., R. Itzhack, S. Solomon, and Y. Louzoun (2007), “Self-Emergence of Knowledge 
Trees: Extraction of the Wikipedia Hierarchies,” Physical Review E, 76 (1), 16106. 
Newman, M. (2003), “The Structure and Function of Complex Networks,” SIAM Review, 45 (2), 
167–256.  
C# PDF Annotate Library: Draw, edit PDF annotation, markups in C#.
notes on adobe PDF file without adobe reader installed. Provide users with examples for adding text box to users to draw various annotation markups on PDF page.
add blank page to pdf preview; add page numbers to a pdf
VB.NET TIFF: Read, Edit & Process TIFF with VB.NET Image Document
at the page level, like TIFF page adding & deleting Viewers in VB.NET, TIFF Page Processing Within VB powerful & profession imaging controls, PDF document, image
add page to pdf acrobat; add and delete pages from pdf
36 
Oestreicher-Singer, G. and A. Sundararajan (2011), “The Visible Hand of Social Networks in 
Electronic Markets,” MIS Quarterly, Forthcoming. 
Rangaswamy, A., C. Giles, and S. Seres (2009), “A Strategic Perspective on Search Engines: 
Thought Candies for Practitioners and Researchers,” Journal of Interactive Marketing, 23 
(1), 49–60. 
Rosenthal, R. and R. L. Rosnow (1985), Contrast Analysis: Focused Comparisons in the 
Analysis of Variance. New York: Cambridge University Press. 
Shaikh, N., A. Rangaswamy, and A. Balakrishnan (2006), “Modeling the Diffusion of 
Innovations Using Small-World Networks,” Working Paper, Penn State University. 
Trusov, M., R. Bucklin, and K. Pauwels (2009), “Effects of Word-of-Mouth versus Traditional 
Marketing: Findings from an Internet Social Networking Site,” Journal of Marketing, 73, 
90–102. 
Valente, T. (1996), Network Models of the Diffusion of Innovations. New York: Hampton Press. 
Van den Bulte, C. and S. Wuyts (2007), Social Networks and Marketing. Cambridge, MA: 
Marketing Science Institute. 
Wasserman, S., and K. Faust (1994), Social Network Analysis: Methods and Applications. New 
York: Cambridge University Press. 
37 
TABLES
Table 1: Indices for the dual network and randomized links, divided according to the types 
of nodes. 
Network indices 
The Dual Network 
Synthetic Network 
Product 
pages 
User 
pages 
Product 
pages 
Dummy 
user nodes 
Closeness 
6.31 
6.64 
6.06 
5.95 
Betweenness 
3.59×10
6
13.6×10
6
3.16×10
6
7.73×10
6
InDegree 
14.73 
4.71 
14.06 
4.21 
OutDegree 
14.70 
5.20 
13.96 
4.32 
PageRank 
0.99 
0. 70 
1.00 
0.30 
Assortative Mixing 0.56 
0.19 
0.56 
0.11 
Table 2: Study 1 - Proportional hazards regression (Cox regression) results 
(A) 
(B) 
(C) 
B (std) 
B (std) 
B (std) 
Condition 
Dual network (C1.2) 
.25
***
(.09) 
.26
***
(.1) 
.21
**
(.13) 
UGL Only (C1.3) 
-.12 
(.13) 
-.12 
(.13) 
.12 
(.13) 
Demographics Gender 
-0.09
***
(.1) 
-0.13
**
(.11) 
Age 
.0 
(.01) 
.0 
(.01) 
Familiar with YouTube 
.01 
(.03) 
.02 
(.03) 
VideoInfo 
Start from popular video 
.12 
(.1) 
First video rating 
.19 
(.27) 
-2Log-Likelihood
6201.7 
6197.1 
6464.8 
*  
denotes significance at 0.1 level  
**  
denotes significance at 0.05 level  
***  denotes significance at 0.01 level 
38 
Table 3: Study 1 – Overall Exploration Effectiveness - OLS Regression Results 
Overall 
satisfaction 
Average Rating 
High Ranking 
Score 
B (std) 
B (std) 
B (std) 
Constant 
.63 
(2.42) 
1.107 
(.75) 
-.35 
(.24) 
Condition 
Dual network (C1.2) 
.73
***
(.22) 
.18
***
(.09) 
.06
***
(.02) 
Only User Generated 
Links (C1.3) 
.-.23 
(.29) 
.-.04 
(.09) 
.-.02 
(.03) 
Demographics Gender 
.11 
(.2) 
-.08 
(.06) 
-.03 
(.02) 
Age 
.04 
(.02) 
.0 
(.0) 
.0 
(.0) 
Familiar with YouTube .36
***
(.06) 
.07
***
(.02) 
.02
***
(.01) 
VideoInfo 
Start from popular video o .28 
(.2) 
.12
*
(.06) 
.03 
(.02) 
First video rating on 
YouTube 
.5 
(.5) 
.25 
(.16) 
.12
**
(.05) 
*  
denotes significance at 0.1 level  
**  
denotes significance at 0.05 level  
***  denotes significance at 0.01 level 
Table 4: Study 4 - Difference-in-differences estimation of users’ ratings under the 
dynamic dual network condition (C5.1). 
Parameter 
Estimate 
Std. Error 
Sig. 
(intercept) 
2.93 
.06 
.00 
Treatment 
.09 
.13 
.49 
Period  
-0.09 
.09 
.28 
Period*Treatment 
.42 
.19 
.02 
F=4.909, sig. < 0.01 
Table 5: Studies 5–6 - Comparison of the overall satisfaction, AverageRating and  
HighRankingScore of participants of the dynamic by time conditions 
Overall 
satisfaction 
Average 
Rating 
HighRanking
Score 
Product network (C1.1) 
6.0 
2.74 
0.31 
Dual network (C1.2) 
6.9 
2.95 
0.39 
time-dependent dynamic dual (C5.1) 
7.5 
2.9 
0.37 
time-dependent dynamic randomized links (C6.1)
6.3 
2.71 
0.32 
All estimations used post hoc ANOVA using Fisher's least significant difference test. 
39 
Table 6: Study 6 - Difference-in-differences estimation of users’ ratings under the 
dynamic randomized links condition (C6.1). 
Parameter 
Estimate 
Std. Error 
Sig. 
(intercept) 
2.93 
.07 
.00 
Treatment 
.22 
.14 
.12 
Period  
-0.1 
.09 
.30 
Period*Treatment 
-0.39 
.20 
.05 
F=2.984, sign. < 0.05 
Table 7: Study 7 - The difference in average rating before and after the structural switch  
Mean 
St. Dev. Sig. (2-tailed) 
Dynamic dual by ranking (C7.1) 
.42 
.98 
.00 
Dynamic randomized links by ranking (C7.2) 
.11 
.84 
.30 
Dynamic dual to product (C7.3) 
-.08 
.87 
.52 
In condition C7.1 the algorithm switches from product network to dual network.  
In condition C7.2 the algorithm switches from product network to random network. 
In condition C7.3 the algorithm switch from dual network to product network. 
Table 8: Study 7 - Comparison of the overall satisfaction, AverageRating and 
HighRankingScore of participants of the dynamic by time conditions 
Overall 
satisfaction 
Average 
Rating 
High Ranking 
Score 
Product network (C1.1) 
6.01 
2.72 
0.32 
Dual network (C1.2) 
6.93 
2.97 
0.39 
Dynamic dual by ranking (C7.1) 
8.00 
3.14 
0.42 
Dynamic randomized links by ranking (C7.2) 
6.34 
2.71 
0.32 
Dynamic dual to product (C7.3) 
6.88 
2.82 
0.34 
All estimations used Fisher's least significant difference test. 
40 
FIGURES 
Figure 1(a): Distribution of the sources of traffic to the first video. 
Figure 1(b): Distribution of the sources of traffic to the second video
Each column shows the percentage of users who arrived at each video from a specific source 
as follows: 'Search' refers to users who found the video using a keyword search in YouTube; 
'YouTube Other' refers to users who arrived at the video from a user page; 'Related Videos' 
refers to users who arrived at the video after clicking on a "related video" link on another 
video's page; 'Mobile devices' refers to users who use mobile devices; 'Embedded Videos' 
refers to users who followed a link to the video embedded on a webpage other than 
YouTube.com; 'Google Search' refers to users who found the video using a keyword search on 
Google; 'External Links' are users who followed a direct link from other sites. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested