Link lub cytat.
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681
Tytuł: | Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies |
Inne tytuły: | Розроблення програмного забезпечення для нейромаркетингу на основі штучного інтелекту й науки про дані з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування |
Authors: | Пастух, Олег Яцишин, Василь Володимирович Pastukh, Oleh Yatsyshyn, Vasyl |
Akcesoria: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine |
Cytat: | Pastukh O. Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies / Oleh Pastukh, Vasyl Yatsyshyn // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2024. — Vol 113. — No 1. — P. 143–149. |
Bibliographic description: | Pastukh O., Yatsyshyn V. (2024) Development of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 113, no 1, pp. 143-149. |
Część publikacji: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024 |
Journal/kolekcja: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Release/№ : | 1 |
Tom: | 113 |
Data wydania: | 19-mar-2024 |
Data archiwizacji: | 15-sty-2024 |
Date of entry: | 17-kwi-2024 |
Wydawca: | ТНТУ TNTU |
Place edycja: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046 |
UDC: | 681.3 |
Słowa kluczowe: | нейромаркетинг електроенцефалографічні сигнали нейромережеві технології штучний інтелект наука про дані технології високопродуктивних обчислень паралельне програмування neuromarketing electroencephalographic signals neural network technologies artificial intelligence data science high-performance computing technologies parallel programming |
Strony: | 7 |
Zakres stron: | 143-149 |
Główna strona: | 143 |
Strona końcowa: | 149 |
Abstract: | Присвячено науковому дослідженню в новому напрямі людської діяльності –нейромаркетингу. Актуальна важливість нейромаркетингових досліджень і розроблення для їх проведення програмних систем зумовлена сучасними можливостями встановлення патернів поведінки між споживачами та різними маркетинговими стимулами. В основі наукового дослідження щодо розроблення нового програмного забезпечення для нейромаркетингу використано сучасні методи й засоби штучного інтелекту й науки про дані (нейромережеві технології) з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування. Проведено експериментальні вимірювання електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів залежно від різних маркетингових стимулів. На основі даних вимірювань розроблено прототип нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів. Оцінено якість роботи розробленого прототипу програмного забезпечення для нейромаркетингу. Зокрема, оцінено точність роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення на основі різних метрик якості, а саме, accuracy, f1 та roc_auc. Метрики якості розробленого нового прикладного програмного забезпечення для класифікації електричної активності мозку споживача на основі електроенцефалографічних сигналів, викликаних різними маркетинговими стимулами, набули значення: accuracy=92%, f1=92% та roc_auc=97% від споживання смачної та не смачної їжі; accuracy=92%, f1=96% та roc_auc=96% від нюху приємного та не приємного запахів; accuracy=97%, f1=97% та roc_auc=99.6% від прослуховування важкої та легкої музики; accuracy=88%, f1=88% та roc_auc=96% від перегляду смішного та сумного відео. Для наочної інтерпритованості точності класифікації диференціально по класах використано нормовані матриці помилок, а для оцінювання стійкої точності (не залежно від незбалансованих даних) використано ROC-криві. З отриманих метрик якості роботи розробленого нового прикладного програмного забезпечення для нейромаркетологів випливає висока точність класифікації різних активних станів мозку залежно від різних маркетингових стимулів This paper deals with the scientific research in a new area of human activity – neuromarketing. The development of new software for neuromarketing research based on modern methods and tools of artificial intelligence and data science (neural network technologies) using technologies of highperformance computing and parallel programming are considered in this paper. The results of experimental measurements of electrical activity of the consumer's brain based on electroencephalographic signals depending on various types of marketing stimuli are presented in this paper. The quality of the developed software for neuromarketing is evaluated on the basis of various quality metrics |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681 |
ISSN: | 2522-4433 |
Właściciel praw autorskich: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
Związane URL literatura: | http://physiology https://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/ https://xai-medica.com/en/equipments.html |
References: | 1. Cialdini R. Pre-Suasion: A Revolutionary Way to Influence and Persuade, 2017, 413 p. 2. Genco S. J., Pohlmann A. P., Steidl P. Neuromarketing For Dummies, 2013, 408 p. 3. Ramsoy T. Z. Introduction to Neuromarketing & Consumer Neuroscience (English Edition) , 2015, 206 p. 4. Regulatory biology. Sensoryand movementcoordination. Available at: http://physiology. elte.hu/eloadas/szabalyozasbiologia/eng/movement_sensory_coordinatiom.pdf (accessed 04.11.2023). 5. Bright brain – London's eeg, neurofeedback and brain stimylation centre. Available at: https://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/ (accessed 07.09.2023). 6. Medic XAI. Available at: https://xai-medica.com/en/equipments.html (accessed 02.05.2023). |
Typ zawartości: | |
Występuje w kolekcjach: | Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113) |
Pliki tej pozycji:
Plik | Opis | Wielkość | Format | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2024v113n1_Pastukh_O-Development_of_software_143-149.pdf | 2,47 MB | Adobe PDF | Przeglądanie/Otwarcie | |
TNTUSJ_2024v113n1_Pastukh_O-Development_of_software_143-149.djvu | 608,72 kB | DjVu | Przeglądanie/Otwarcie | |
TNTUSJ_2024v113n1_Pastukh_O-Development_of_software_143-149__COVER.png | 1,27 MB | image/png | Przeglądanie/Otwarcie |
Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi