Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44681

Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
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.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_tntu2024.01.143-
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-
Collection(s) :Вісник ТНТУ, 2024, № 1 (113)



Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.