{"title":"将识别出的情绪作为推荐系统的隐性反馈","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":"{\"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}","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}
ВИКОРИСТАННЯ РОЗПІЗНАНОЇ ЕМОЦІЇ ЯК НЕЯВНОГО ФІДБЕКУ ДЛЯ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ
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.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
