人机界面设计中的用户模型研究

用户模型是设计人机界面的主要依据,也是评价设计结果的主要评价标准。本文首先介绍了人机交互的基本流程,在深入研究用户认知特性的基础上,建立了用户知觉模型、认知模型、任务模型、出错模型和学习模型。基于五个基本模型的非理性用户模型的建立使得人机界面不仅能够通过认知因素来了解用户,也能够从非认知因素方面感知和理解用户。文章最后以实例论证了非理性用户模型在软件系统的应用。

基于邻域用户模型的主题推荐研究

传统的基于用户兴趣主题的主题推荐中,由于数据的稀疏性以及对邻域好友之间的影响作用考虑不够深入,推荐的效果不佳。为了丰富目标用户的兴趣集,文章在基于本体的基本用户模型之上,引入邻域用户兴趣集,计算更新邻域主题兴趣度,根据获取的目标用户兴趣主题集来进行主题的匹配推荐。最后通过两个不同的数据集对模型进行推荐效果验证,结论表明文章所提出的用户模型的推荐效果是明显要优于传统用户模型。

数字图书馆个性化服务用户模型研究

提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.

基于用户模型的个性化本体学习资源推荐研究

如何基于学习者的个性化学习特征,使学习者在大量学习资源和学习活动中快速定位自己最适合的内容已成为当前热点问题。本文研究的SAELS(Semantic Adaptive e-Learning System)实现以本体技术为核心,以用户模型为依据的个性化本体学习资源推荐。文中首先以课程《C程序设计》为例构建本体,然后介绍了如何构建一个成功的用户模型,接着提出了个性化本体学习资源推荐模型,最后重点探讨了如何根据Felder-Silverman学习风格量表和学习过程行为模式,推断学习风格,和基于概念累积计分法推断认知水平两个层面加以整合实现个性化本体学习资源推荐。

个性化搜索引擎中用户模型智能调整算法的研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术,利用空间向量模型表示法,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。

基于ASPEN PLUS用户模型技术的催化重整全流程模拟

采用用户模型技术,将自主开发的17集总反应动力学模型与ASPENPLUS稳态流程模拟软件集成在一起,从而在ASPENPLUS平台实现了包含重整反应装置在内的催化重整全流程模拟.这一技术既可以利用ASPENPLUS强大的数据库、模型库和模拟优化功能,大大拓展模拟范围,又可以保持自定义反应模型的特点.整个流程全部仿照反应动力学模型,将300多种化合物定义成18种集总组分(含氢气),并采用专用于石油系统的物性计算方法.建立的ASPENPLUS二次开发软件在某连续重整装置上获得了成功应用,模拟结果与实际操作值吻合得相当好,完全满足工业应用的要求.此软件可用于催化重整装置的生产调优、扩能改造和新装置的工艺设计.

用户模型驱动的遥感信息智能服务方法

传统的浏览下载的遥感信息服务模式存在被动性、同一性等缺点,如何主动、准确地满足用户的个性化需求已成为遥感信息服务的焦点问题。本文针对遥感信息在空间和波谱上的覆盖特性,引入区间数学的方法建立了用户模型,描述用户兴趣在遥感信息核心元数据上的分布特征。提出关联度和兴趣度概念用来评价遥感信息对用户兴趣的满足程度,设计了基于拓扑关系的关联函数定量计算关联度。通过将待分发遥感信息作为备选方案构建了决策矩阵,从而将遥感信息的智能服务问题转化为多属性决策问题,实现了面向用户兴趣的遥感信息主动推荐。

基于领域本体的用户模型的研究

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。

自适应学习系统中用户模型和知识模型本体参考规范的设计

自适应学习系统是指能够为学习者提供一种个性化学习服务,实现用户适应系统和系统适应用户的双向适应,而要做到这点,构建用户模型和知识模型就显得尤为重要。本文依据自主研发的自适应学习系统的成功案例,提出采用本体技术设计一种实现个性化学习服务机制的用户模型和知识模型参考规范,然后详细阐述了利用文本编辑器protégé对知识本体进行建模。最后给出了采用JAVA+Jena+SPARSQL技术实现对本体文件的存储和读取部分主要代码。本文研究设计的模型本体参考规范具有一定的适用价值,对后续研究自适应学习系统具有指导意义。

个性化影片推荐系统中用户模型研究

个性化影片推荐服务是解决目前网络视频服务中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法。针对影片点播应用,给出个性化影片推荐服务系统的架构,根据用户点播历史记录即可实现与用户当前兴趣相关的影片推荐。提出基于本体论的影片模型,该模型有效保存了影片中与用户点播相关的信息,并在此基础上提出新的用户兴趣偏好学习算法,建立用户兴趣偏好模型。实验结果表明,基于影片本体论模型的推荐效果与传统方法相比,具有更高的准确率。

基于领域本体的跨系统个性化服务用户模型

目前大多数个性化服务系统采用关键词或关键词向量空间模型表示用户个人偏好,该方法严重制约了用户模型在不同系统间的共享和重用。针对上述问题,提出一种基于领域本体的用户模型,给出其形式化描述,通过引入个性化兴趣度实现用户个人偏好的量化,介绍该模型在群体用户建模中的应用过程。实验表明,该用户模型能准确反映用户兴趣且更新能力和可扩展性较强。

基于语义网的自适应学习系统中用户模型的研究

随着计算机网络技术的飞速发展,网络学习系统的设计开发成为教育研究的热点领域;而"以学生为中心"的自适应学习系统正在逐步取代"以教师(系统)为中心"的网络学习系统。本文以认知心理学、建构主义和人本主义学习理论为基础,运用ASP.NET、SQL Server数据库技术及语义网挖掘技术,研究基于语义网的自适应学习系统中用户模型的构建,包括用户学习风格、认知水平和兴趣偏好;最后利用protégé工具建立用户模型的本体,通过数据挖掘技术完善用户模型。

一种基于标签用户模型的个性化信息检索方法

针对基于标签的个性化信息检索精度和效率低下的现状,利用标签的多特征性,提出一种基于标签用户模型的个性化信息检索方法.首先基于多特征标签构建资源标签集和用户模型,并依据扩展规则和语义树对标签集和用户模型进行扩展;然后利用改进的匹配算法对资源和用户模型进行匹配,利用标签的多特征性能够更精确地计算出资源和用户兴趣的匹配程度;最后通过实验对比分析,证明所提方法较现有方法在信息检索质量和效率上都有一定提高.

基于软测量技术的Aspen Plus用户模型二次开发

Aspen Plus仿真软件能够很好地实现化工工艺流程的模拟,并能对化工工艺流程实现参数优化、灵敏度分析和经济评价等。但化工工艺流程复杂,装置模型众多,Aspen Plus中现有的模型库不可能提供所有的单元模型。基于Aspen与Matlab的数据交互功能,开发了Aspen与Matlab接口用户模型——AEM用户模型。该用户模型能够实现在Aspen界面下调用Matlab程序,建立基于软测量技术的用户模型,大大扩展了Aspen Plus的适用范围。应用本文方法,采用高斯过程回归(GPR)软测量多模型建模方法,完成了双酚A生产流程中结晶塔的用户模型开发,实现了双酚A加合物结晶过程的模拟,并应用于双酚A生产流程模拟中。

基于本体的数字图书馆个性化用户模型表示

本文针对当前个性化服务中基于关键词的用户兴趣表示方法在语义上的不足,结合本体语义信息丰富的特点,提出了一种基于本体的用户模型表示方法。在数字图书馆领域内,介绍了本体形式化描述并构建了数字图书馆领域本体,给出了用户模型的表示方法。并以个性化信息检索为例,说明了利用用户兴趣本体表示中的同义,上下位等关系给用户提供服务的方法。实验表明基于本体的表示方法能够给用户提供更加个性化的信息。

机构知识库个性化推荐的用户模型研究

针对机构知识库资源推荐准确率低的问题,提出基于本体加权向量模型的改进方法,并使用此方法表示机构知识库用户模型,进而给出基于隐性信息和显性信息的兴趣权重计算公式,提出了个性化推荐的总体架构。通过实例验证,该模型在个性化推送系统中的应用可提高系统查全率和查准率。

基于动态遗传算法的用户模型进化研究

信息过滤技术是解决“信息过载”和“信息迷向”问题的有效手段。为高效地确立用户的信息需求模型,文中提出一种新颖的合作过滤方法。该方法采用动态遗传算法进行启发式特征术语的选择,可以有效地与其它用户分享信息选择经验,借以优化用户模型,提高信息选择的质量。实验验证了方法的有效性。

面向个人终身学习的数字化学习服务模式中用户模型的构建研究

随着终身学习理念的日渐深入,学习支持服务体系的研究也随之升温。用户模型作为构建个性化终身学习支持服务体系的核心部分也越来越受到国内外研究者的普遍关注。本文从领域相关和领域无关两方面,综合考量知识水平、认知能力、学习兴趣、学习风格和学习偏好五个维度,提出了一套面向个人终身学习的数字化学习服务模式中的用户模型的构建方案,并对该用户模型各维度进行了概念界定、详述了该用户模型各维度的表示方法及判定与修正方法。

智能用户接口Agent的用户模型与系统构建方法

在简要给出智能用户接口的体系结构后 ,主要讨论了智能用户接口Agent的构建、用户模型及建立方法 .通过属于数字个人助手类型的Agent实例 ,介绍几种典型的智能用户接口Agent.

基于用户模型的产品创新设计服务平台框架

鉴于目前产品创新设计服务平台的设计用户类型众多、资源形式复杂,不同用户要快速、准确地获取其所需信息比较困难,提出了一种基于用户模型的产品创新设计服务平台框架并实现了相应系统的开发.通过建立基于本体的用户模型以获取用户兴趣,为平台用户提供3种方式获取不同用户的兴趣.基于用户模型构建了包括用户层、应用服务层、个性化操作层及资源层四个层面的平台架构,并为用户提供基于用户需求的特定服务流程,从而能够辅助用户有效获取所需信息,实现对用户设计过程的支持.