支持行为预测及功能推荐的自适应用户界面模型

随着人机交互设计的丰富以及用户对提高个人体验质量的需,用户信息的挖掘、个性化推荐服务以及界面组织结构等逐渐受到了研究者的关注与重视。OSFA (one-size-fits-all)的用户界面,迫使用户必须花费大量的时间和精力去寻找自己需要的信息。当前的挑战不仅仅在于随时随地、以任意形式地为用户提供服务,而在于如何在“恰当”的时间、以“适当”的方式,为用户提供“恰当”的服务。因此,用户会希望自己界面具有个性化的布局且能够意会用户行为并做出预测的智能化界面。 所谓自适应界面是指用户界面可以根据用户行为习惯自行进行结构上的调整和完善,界面还具有对用户下一步行为的预测以及功能推荐的个性服务。这是为了缓解由于界面调整可能会给用户带来的不便或是服务于初次使用者及操作技能低下的用户,对其的界面使用进行帮助和引导。针对人机界面如何设计以到达更好的交互效果这一问题进行了研究,本文主要工作如下： 1.对用户界面的研究背景、研究意义、创新之处及界面普遍存在的几个方面进行了扼要地阐述,分析了用户行为习惯及其对界面结构的影响,提出了界面自适应的思想。 2.捕获基于界面的用户行为,分析用户行为习惯的几个要点,获得用户方向习惯、操作习惯、方位感知偏爱等个性化信息。 3.利用统计学结合矩阵的方法对用户的操作序列进行了统计并预测用的下一步行为,概括介绍了现今流行的界面推荐方式。 4.详细分析了界面的组织结构,针对不同结构类型设计了相应的自适应规则,分别进行了自适应算法的设计和描述。 5.研究了用户界面模型的建立,将模型分为用户模型和界面模型两大类,根据自适应界面的实际情况,设计了模型结构并对界面的评价方法做了系统的介绍。 本文研究取得以下创造性成果： 1.提出了一种界面自适应技术的新思路； 2.给出了三种界面区域划分的四种方法,重新规划了界面的体系结构; 3.设计预测用户下一步行为的算法,描述了界面自适应算法的核心内容。 本文针对原有界面存在的不足作了改进,并且从理论上重塑用户界面并建立相应的界面模型,为用户界面的设计和建立提供了理论和技术支持。