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

要約

この研究では、階層的な関連性ベクトル マシン (RVM) とユングの性格原型を統合することにより、パーソナライズされた香りの推奨に対するベイジアン アルゴリズム アプローチを調査します。
この論文は、トップノート、ミドルノート、ベースノートに対する個人の香りの好みを、特に英雄、世話人、探検家などのユングの原型に由来する性格特性に結び付ける構造化モデルを提案しています。
このアルゴリズムはベイジアン更新を利用して、ユーザーが各フレグランス ノートを操作するときに予測を動的に改良します。
この反復プロセスにより、事前のデータと性格評価に基づいてフレグランス体験をパーソナライズでき、適応的で解釈可能な推奨事項が得られます。
このアプローチは、心理理論とベイジアン機械学習を組み合わせることで、ユーザー固有および集団レベルの傾向を把握しながら、個人の好みをモデル化する複雑さに対処します。
この研究は、心理的および人口統計的要因に基づいてカスタマイズされた嗅覚体験を作成する際の階層的ベイジアン フレームワークの可能性を強調し、感覚ベースの産業におけるパーソナライズされた製品設計と機械学習アプリケーションの進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

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.

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