| 研究課題/領域番号 |
19K12182
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
参沢 匡将 富山大学, 学術研究部工学系, 准教授 (90398991)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ニューロマーケティング |
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| 研究実績の概要 |
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。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナの影響により多人数の脳機能計測実験を行う時期が遅れたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
予定していた被験者数の実験を終え，基本的なデータ処理が終わっているため，今後は検討した機械学習手法を実装し，集団脳活動を用いた推薦方法について検討していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナの影響により，実験が遅れたため，十分な解析が行えていない。
解析環境は整ったため，今後は解析を行うための謝金への使用を予定している。
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