Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПастух, Олег
dc.contributor.authorЯцишин, Василь Володимирович
dc.contributor.authorPastukh, Oleh
dc.contributor.authorYatsyshyn, Vasyl
dc.date.accessioned2024-04-17T10:57:26Z-
dc.date.available2024-04-17T10:57:26Z-
dc.date.created2024-03-19
dc.date.issued2024-03-19
dc.date.submitted2024-01-15
dc.identifier.citationPastukh 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.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681-
dc.description.abstractПрисвячено 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
dc.description.abstractThis 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
dc.format.extent143-149
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (113), 2024
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (113), 2024
dc.relation.urihttp://physiology
dc.relation.urihttps://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/
dc.relation.urihttps://xai-medica.com/en/equipments.html
dc.subjectнейромаркетинг
dc.subjectелектроенцефалографічні сигнали
dc.subjectнейромережеві технології
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнаука про дані
dc.subjectтехнології високопродуктивних обчислень
dc.subjectпаралельне програмування
dc.subjectneuromarketing
dc.subjectelectroencephalographic signals
dc.subjectneural network technologies
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectdata science
dc.subjecthigh-performance computing technologies
dc.subjectparallel programming
dc.titleDevelopment of software for neuromarketing based on artificial intelligence and data science using high-performance computing and parallel programming technologies
dc.title.alternativeРозроблення програмного забезпечення для нейромаркетингу на основі штучного інтелекту й науки про дані з використанням технологій високопродуктивних обчислень та паралельного програмування
dc.type
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages7
dc.subject.udc681.3
dc.relation.referencesen1. Cialdini R. Pre-Suasion: A Revolutionary Way to Influence and Persuade, 2017, 413 p.
dc.relation.referencesen2. Genco S. J., Pohlmann A. P., Steidl P. Neuromarketing For Dummies, 2013, 408 p.
dc.relation.referencesen3. Ramsoy T. Z. Introduction to Neuromarketing & Consumer Neuroscience (English Edition) , 2015, 206 p.
dc.relation.referencesen4. Regulatory biology. Sensoryand movementcoordination. Available at: http://physiology. elte.hu/eloadas/szabalyozasbiologia/eng/movement_sensory_coordinatiom.pdf (accessed 04.11.2023).
dc.relation.referencesen5. Bright brain – London's eeg, neurofeedback and brain stimylation centre. Available at: https://www.brightbraincentre.co.uk/electroencephalogram-eeg-brainwaves/ (accessed 07.09.2023).
dc.relation.referencesen6. Medic XAI. Available at: https://xai-medica.com/en/equipments.html (accessed 02.05.2023).
dc.identifier.citationenPastukh 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.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.01.046
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume113
dc.citation.issue1
dc.citation.spage143
dc.citation.epage149
Appears in Collections:Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113)



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.