論文の概要: Bayesian algorithmic perfumery: A Hierarchical Relevance Vector Machine for the Estimation of Personalized Fragrance Preferences based on Three Sensory Layers and Jungian Personality Archetypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03965v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:00:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:19.317721
• Title: Bayesian algorithmic perfumery: A Hierarchical Relevance Vector Machine for the Estimation of Personalized Fragrance Preferences based on Three Sensory Layers and Jungian Personality Archetypes
• Title（参考訳）: Bayesian algorithmic perfumery: 3つの知覚層とユング的パーソナリティアーチタイプに基づくパーソナライズされた香り選好推定のための階層的関連ベクトルマシン
• Authors: Rolando Gonzales Martinez,
• Abstract要約: 本研究では,トップ,ミドル,ベーシックノートの個々の香り嗜好を,ユングの古型から派生した性格特性に結びつける構造モデルを提案する。 このアルゴリズムはベイジアン更新を利用して、ユーザーが各香り音と対話するときに予測を動的に洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study explores a Bayesian algorithmic approach to personalized fragrance recommendation by integrating hierarchical Relevance Vector Machines (RVM) and Jungian personality archetypes. The paper proposes a structured model that links individual scent preferences for top, middle, and base notes to personality traits derived from Jungian archetypes, such as the Hero, Caregiver, and Explorer, among others. The algorithm utilizes Bayesian updating to dynamically refine predictions as users interact with each fragrance note. This iterative process allows for the personalization of fragrance experiences based on prior data and personality assessments, leading to adaptive and interpretable recommendations. By combining psychological theory with Bayesian machine learning, this approach addresses the complexity of modeling individual preferences while capturing user-specific and population-level trends. The study highlights the potential of hierarchical Bayesian frameworks in creating customized olfactory experiences, informed by psychological and demographic factors, contributing to advancements in personalized product design and machine learning applications in sensory-based industries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、階層的関連ベクトルマシン(RVM)とユング人格アーキタイプを統合することにより、パーソナライズされた香り推薦に対するベイズアルゴリズムのアプローチを検討する。 本論文は,ヒロ,ケアギバー,エクスプローラーなどのユングの古型から派生した個性特性に,トップ,ミドル,ベースノートの個々の香りの好みを関連付ける構造モデルを提案する。 このアルゴリズムはベイジアン更新を利用して、ユーザーが各香り音と対話するときに予測を動的に洗練する。 この反復的なプロセスは、事前のデータとパーソナリティアセスメントに基づく香り体験のパーソナライズを可能にし、適応的で解釈可能なレコメンデーションをもたらす。 心理的理論とベイジアン機械学習を組み合わせることで、ユーザー固有の傾向と人口レベルの傾向を捉えながら、個人の嗜好をモデル化する複雑さに対処する。 この研究は、心理学的および人口統計学的要因によって通知される、カスタマイズされた嗅覚体験を作成するための階層的ベイズフレームワークの可能性を強調し、感覚に基づく産業におけるパーソナライズされた製品デザインと機械学習応用の進歩に寄与する。

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