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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-27 13:50 Brain-information based grouping for preference estimation in video delivery ○Taisei Oishi・Ryoichi Shinkuma（SIT）・Naoya Maeda（NTT DATA）・Satoshi Nishida（NICT）  NC2024-33 |
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| 抄録 | （和） | In the rapidly growing market of video delivery and advertising, leveraging brain information has become a focus for the personalization of such services. A previous study explored constructing a relational model of video users by using brain information obtained through functional magnetic resonance imaging (fMRI) during video content viewing. The study verified that the brain information is effective for constructing a relational model of those users. We here present a system that groups individuals on the basis of brain information obtained from fMRI by using a clustering algorithm. Our system extracts questionnaire items for each of the groups as high-importance features that characterize the group, which increases the explainability of grouping. Our system not only enhances the accuracy of user grouping and personalization in video delivery and advertising by incorporating individual brain information, but it also offers a more cost-effective and scalable approach by reducing reliance on extensive fMRI data, thereby providing both academic insights into brain-based user segmentation and practical benefits for industry applications. |
| （英） | In the rapidly growing market of video delivery and advertising, leveraging brain information has become a focus for the personalization of such services. A previous study explored constructing a relational model of video users by using brain information obtained through functional magnetic resonance imaging (fMRI) during video content viewing. The study verified that the brain information is effective for constructing a relational model of those users. We here present a system that groups individuals on the basis of brain information obtained from fMRI by using a clustering algorithm. Our system extracts questionnaire items for each of the groups as high-importance features that characterize the group, which increases the explainability of grouping. Our system not only enhances the accuracy of user grouping and personalization in video delivery and advertising by incorporating individual brain information, but it also offers a more cost-effective and scalable approach by reducing reliance on extensive fMRI data, thereby providing both academic insights into brain-based user segmentation and practical benefits for industry applications. | |
| キーワード | （和） | 脳モデル / 特徴抽出 / プロフィール情報 / 磁気共鳴機能画像法 / / / / |
| （英） | Brain model / feature selection / profile information / fMRI / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 194, NC2024-33, pp. 7-10, 2024年9月. | |
| 資料番号 | NC2024-33 | |
| 発行日 | 2024-09-20 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2024-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2024-09-27 - 2024-09-28 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | NC，ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, ME |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2024-09-NC-MBE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Brain-information based grouping for preference estimation in video delivery |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳モデル / Brain model |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴抽出 / feature selection |
| キーワード(3)（和/英） | プロフィール情報 / profile information |
| キーワード(4)（和/英） | 磁気共鳴機能画像法 / fMRI |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大石 泰誠 / Taisei Oishi / オオイシ タイセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 直哉 / Naoya Maeda / マエダ ナオヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ (略称： NTTデータ) NTT DATA Corporation (略称： NTT DATA) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 知史 / Satoshi Nishida / ニシダ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人 情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-27 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2024-33 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.194 |
| ページ範囲 | pp.7-10 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-09-20 (NC) |
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