Data Structure ?
1.5G
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
過去10年間で、新しいオンラインショッピングの方法により、これまで以上に簡単かつ迅速に商品やサービスを購入する可能性が高まっています。この新しい状況下では、個人の性格は、消費者がショッピングする際の意思決定における重要な決定要因となっています。人の購買選択は、衝動性などの心理的要因に影響されます。実際、一部の消費者は他の人よりも衝動買いをする傾向が強い場合があります。感情的なメタデータは、一般的なパラメータよりもユーザーの体験に密接に関連しているため、正確な予測は、ユーザーの態度、社会生活、他人の態度や社会的アイデンティティなどの重要な側面を明らかにします。この研究では、消費者の購買傾向と広告推奨の間の独自の関連性を特定するために、個人の性格の視点を用いた非常に革新的な研究を提案しています。実際、計算広告に関する公開されたベンチマークがないため、この魅力的な研究方向の探索や最近のアルゴリズムの評価ができません。我々はADSデータセットを公開します。これは、120人の無関係な個人によって評価された300個の実際の広告（リッチメディア広告、画像広告、テキスト広告）から構成され、ビッグファイブのユーザー性格因子と1,200枚の個人ユーザーの写真が付加された公開ベンチマークです。
内容
Zipファイルの内容はフォルダです。
このディスクのディレクトリツリーは以下の通りです。
20個の広告フォルダ：
20の商品/サービスカテゴリーに属する広告がすべてここにあります。
120個のユーザーフォルダ：
各フォルダには、関係する被験者の1人に関するデータが含まれています。
300個の実際の広告が評価されており、ユーザーの興味に応じた評価（1星から5星）、約1,200枚の個人写真（ポジティブ/ネガティブとラベル付けされている）、ビッグファイブの性格スコア（O-C-E-A-N）があります。
データはMatlabまたはPythonで簡単に分析できます。
謝辞
当社のデータセットを使用する場合は、以下を引用してください。
[1] Roffo, G., & Vinciarelli, A. (2016年8月). 計算広告における個人性格：ベンチマーク。2016年第4回パーソナライズドシステムにおける感情と個人性格ワークショップ（EMPIRE）(p. 18)。
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