ВИКОРИСТАННЯ РОЗПІЗНАНОЇ ЕМОЦІЇ ЯК НЕЯВНОГО ФІДБЕКУ ДЛЯ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

Sistemi upravlìnnâ, navìgacìï ta zvʼâzku Pub Date : 2023-09-15 DOI:10.26906/sunz.2023.3.115

A. Kuliahin

{"title":"ВИКОРИСТАННЯ РОЗПІЗНАНОЇ ЕМОЦІЇ ЯК НЕЯВНОГО ФІДБЕКУ ДЛЯ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ","authors":"A. Kuliahin","doi":"10.26906/sunz.2023.3.115","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Актуальність. Через зростання цифровізації мистецтва постають задачі покращення імерсивності під час взаємодії користувача з системами extended reality мистецтвом. Методи дослідження. Глибока нейронна мережа з шарами занурення, 3D згорткова нейронна мережа. Мета статті: Покращення відбору найбільш релевантних відео за допомогою використання розпізнаних емоцій користувача як неявного фідбеку в рекомендаційній системі віртуальних арт-композицій. Отримані результати. Було розроблено систему для класифікації емоцій користувача на відео, подальшої калькуляції емоційного скорингу та використанні отриманого значення в якості неявного фідбеку для рекомендаційної системи відбору найбільш релевантних відео для створення віртуальних арт композицій. Поєднання представлених методів дозволить покращити персоналізації рекомендацій та її збільшити імерсивність час взаємодії користувача з віртуальними арт-композиціями. Висновок. Розроблений у роботі підхід може бути використаний для покращення імерсивності та персоналізації рекомендацій під час взаємодії користувача з системами extended reality мистецтвом.","PeriodicalId":488657,"journal":{"name":"Sistemi upravlìnnâ, navìgacìï ta zvʼâzku","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi upravlìnnâ, navìgacìï ta zvʼâzku","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26906/sunz.2023.3.115","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Актуальність. Через зростання цифровізації мистецтва постають задачі покращення імерсивності під час взаємодії користувача з системами extended reality мистецтвом. Методи дослідження. Глибока нейронна мережа з шарами занурення, 3D згорткова нейронна мережа. Мета статті: Покращення відбору найбільш релевантних відео за допомогою використання розпізнаних емоцій користувача як неявного фідбеку в рекомендаційній системі віртуальних арт-композицій. Отримані результати. Було розроблено систему для класифікації емоцій користувача на відео, подальшої калькуляції емоційного скорингу та використанні отриманого значення в якості неявного фідбеку для рекомендаційної системи відбору найбільш релевантних відео для створення віртуальних арт композицій. Поєднання представлених методів дозволить покращити персоналізації рекомендацій та її збільшити імерсивність час взаємодії користувача з віртуальними арт-композиціями. Висновок. Розроблений у роботі підхід може бути використаний для покращення імерсивності та персоналізації рекомендацій під час взаємодії користувача з системами extended reality мистецтвом.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

将识别出的情绪作为推荐系统的隐性反馈

相关性。随着艺术数字化的不断发展，如何提高用户与扩展现实艺术系统互动时的身临其境感是一项艰巨的任务。研究方法。带沉浸层的深度神经网络、三维卷积神经网络。文章目的：在虚拟艺术作品的推荐系统中，利用识别出的用户情绪作为隐性反馈，改进最相关视频的选择。结果：开发出了一个系统，可对视频进行分类。我们开发了一个系统，用于对视频中的用户情绪进行分类，进一步计算情绪评分，并将所得数值作为隐式反馈，用于推荐系统，为虚拟艺术创作选择最相关的视频。这些方法的结合将提高推荐的个性化程度，并增加用户与虚拟艺术作品互动的沉浸感。结论本作品中开发的方法可用于改善用户与扩展现实艺术系统交互过程中的沉浸感和个性化推荐。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Sistemi upravlìnnâ, navìgacìï ta zvʼâzku

自引率

0.00%

发文量