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J-GLOBAL ID：201802235833489831   整理番号：18A0624440

機械学習アプローチを用いたゲーム特性設計に基づく性格特性予測【Powered by NICT】

Personality trait prediction based on game character design using machine learning approach

著者 (6件)： Suryapranata Louis Khrisna Putera (Doctor of Computer Science Bina Nusantara University, Jl. Kebon Jeruk No 27, Jakarta, Indonesia) ,  Kusuma Gede Putra (Computer Science Department, Binus Graduate Program - Master of Computer Science, Bina Nusantara University, Jl. Kebon Jeruk No 27, Jakarta, Indonesia) ,  Heryadi Yaya (Doctor of Computer Science Bina Nusantara University, Jl. Kebon Jeruk No 27, Jakarta, Indonesia) ,  Abbas Bahtiar Saleh (Doctor of Computer Science Bina Nusantara University, Jl. Kebon Jeruk No 27, Jakarta, Indonesia) ,  Lukas (Cognitive Engineering Research Group (CERG), Faculty of Engineering, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia) ,  Ahmad Adang S. (Doctor of Computer Science Bina Nusantara University, Jl. Kebon Jeruk No 27, Jakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICITech  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ゲームをプレーする開始前選択それらゲーム特性設計に基づく競技選手の性格特性を予測するための機械学習モデルを検討した。本研究のデータは,調査法を用いて収集した。本研究のために回答者の総数は94人であり,それらの全ては15歳の最小年代ゲームプレイヤーである。実験結果は,このモデルが開放性,忠実性,および同調性性格特性を予測する66.7%の平均精度でゲームに選抜したゲーム特性設計できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ゲーム ,  *機械学習 ,  同時性 ,  *予測
準シソーラス用語： 開放性 ,  運動選手 ,  競技 ,  *性格特性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  スポーツ医学  (GC11000Y) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  ゲーム ,  設計 ,  性格特性 ,  予測