由筑波大学系统与信息系统大学副教授 Shinichi Yamagiwa 领导的研究小组收集图像、视频和音乐等媒体的“偏好”作为大数据,并使用人工智能来确定市场上有多少媒体产品首选。我们开发了一种预测技术。它可用于各种产品的营销预测。该开发项目是与大阪大学和 BIJIN & Co. 的联合研究。

到目前为止,偏好的定义一直很模糊,因此研究小组开发了一种人工智能技术,通过收集大数据来定义偏好。有了这项技术,我们首先通过市场请很多人根据“喜欢”和“不喜欢”两个值来判断他们对现有媒体的偏好,然后根据统计数据(偏好大数据)创建偏好排名.接下来,人工智能通过将要投放市场的产品与数据中的媒体进行比较,从相似度高的媒体的排名中预测被市场接受的可能性。这使得可以从收集的大数据中定义难以定义的偏好,例如设计和旋律,并提前进行营销研究,而没有与设计权和版权相关的信息泄漏的风险。此外,通过使用时间和地区等属性值,可以预测根据地区或国家而变化的时间和偏好的变化。

 有了这种新的信息和通信技术,市场上的各种口味,包括“卖”和“不卖”的区别,例如“最畅销汽车的形状”、“最喜欢的声音”和“最喜欢的声音”。最不喜欢的昆虫”,可以使用。据说可以应用于预测。目前,作为对难以定义的“笔金”进行定义的尝试,碧金公司已经发布了手机应用“笔金科学研究所”,并开始进行实验。

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