集団脳活動を用いた推薦システムに関する研究

利用集体大脑活动的推荐系统研究

• 批准号: 19K12182
• 负责人: 参沢 匡将
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: University of Toyama
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K12182/
• 关键词: ニューロマーケティング

本申請課題では，個人差のある脳活動を集団としてどのように利用するのが良いかを集合知の利用として考えられる推薦システムを対象とし，集団脳活動を用いた推薦システムを構築することで解決することを最終目的としている。推薦システムは商品に対して行われることが多いため，購買意思決定要因として重要な「選好」を対象としている。そこで，脳活動をリアルタイムに計測し，同時に選好に関する主観評価を行うシステムを構築し，30名に対して行った実験結果について，基本的なデータ処理としてバンドパスフィルタによるノイズ除去を行い，どのような特徴がみられるかについてこれまでの先行研究と照らし合わせ，特に個人差がどのように現れるかについて再検討した。また，特徴量としては簡単なものとして積分値などを検討し，さらにニューラルネットワークの応用に利用されているセルオートマトンの1種であるライフゲームの利用についても検討した。推薦方法としては，個人の脳活動から評価値を推定し，集団の推定評価値を用いて予測を行う方法，集団の脳活動から個人の脳活動を推定し，推定した脳活動を用いて個人のモデルにより評価値を予測する手法について検討した。具体的な推薦を行うモデルとして，協調フィルタリングの他に，機械学習による回帰，分類に関する手法，近年注目されているディープラーニングに関する手法，さらにこれらの検討を行う際には心理的要因も視野に入れて再検討を行った。

The subject of this application is to collect and utilize information about individual activities and recommendations, and to construct recommendations for individual activities and recommendations. The reason for rational purchasing decisions is important. For example, the activity is divided into three categories: measurement, selection, main evaluation, construction, 30 items, results, basic processing, elimination, and characteristics. Special individual differences are revealed. In addition, the characteristic quantity and the integral value are discussed in detail. In addition, the characteristic quantity and the integral value are discussed in detail. The recommended method is to estimate the value of individual activities, and to predict the value of group activities. Specific recommendations include the following: coordination, mechanical learning, classification and related techniques. In recent years, attention has been paid to the key factors of psychological discussion, field of vision and re-examination.

项目成果

Research on stock price prediction using multi-layered perceptron and weak learners optimized by a genetic algorithm

基于遗传算法优化的多层感知器和弱学习器的股票价格预测研究

• 发表时间: 2019
• 作者: Hiroki Sakaguchi;Tadanobu Misawa and Kazuya Yamashita
• 通讯作者: Tadanobu Misawa and Kazuya Yamashita

A Study on Methuselah in Game of Life with Sugarscape Model

生命游戏中玛土撒拉的Sugarscape模型研究

• DOI: 10.1541/ieejeiss.143.101
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems
• 作者: Misawa Tadanobu;Yamashita Kazuya;Inazumi Yasuhiro;Okino Koji
• 通讯作者: Okino Koji

A Study on Game of Life with Sugarscape Model

基于Sugarscape模型的生命游戏研究

• DOI: 10.14923/transinfj.2019jdl8009
• 发表时间: 2020
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
• 作者: Misawa Tadanobu;Yamashita Kazuya;Inazumi Yasuhiro;Okino Koji;参沢匡将， 山下和也， 稲積泰宏， 沖野 浩二
• 通讯作者: 参沢匡将， 山下和也， 稲積泰宏， 沖野 浩二