研究課題
基盤研究(S)
知覚感性のモデル化では、主観的なイメージの推定やイメージに適合するコンテンツの検索精度(適合率)90%程度を実現した。また、教示データ数が従来比 1~10%程度でも、データの補間により高精度の統計的学習を行う手法を開発した。知識コンテンツなど抽象度の高い対象に対しても、主観評価データの集積と評価者との対応付けにより、適切なコンテンツを検索することに道を拓いた。また、実空間内での行動の分析から、利用者が興味・関心をもつ商品とその属性を推定することも可能とした。
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日本感性工学会論文誌
巻: 第9巻,第2号 ページ: 285-291
巻: Vol.9, No.2 ページ: 329-33
巻: Vol.9, No.2 ページ: 335-343
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http://www.hm.indsys.chuo-u.ac.jp/