基于用户行为模型的软件交互设计浅析

随着软件产品的不断进步和普及,软件交互设计越来越受到人们的关注和重视。设计师们不仅需要注重软件的美观和功能,还需要深入了解用户的行为和需求。本文通过综合分析当前软件交互设计的现状及用户行为模型的构建方法,探讨了如何应用用户行为模型开展设计,进而提升软件的交互效果和用户体验。

基于用户行为模型的计算机辅助翻译方法

与全自动机器翻译相比,计算机辅助翻译技术更具实用性,已成为机器翻译领域的一个研究热点。传统的辅助翻译过程中,用户只能被动接受系统提供的辅助译文,并进行翻译后编辑操作。该文提出一种基于用户行为模型的辅助翻译方法,通过实时记录用户的后编辑过程,分析出用户的翻译决策,建立用户行为模型,使得翻译系统能够动态获取和共享用户的翻译知识,从而提高辅助译文的质量。实验结果表明,在同一篇文档前30%文本的后编辑过程中建立的用户行为模型,使余下70%文本的辅助译文的BLEU值平均提高了4.9%,用户模型中翻译知识的准确率达到94.1%。

基于用户行为模型的身份验证算法研究

身份认证技术是电子商务系统的重要环节。本文根据电子商务系统用户的特点,将网络入侵检测技术的思想引入用户身份验证,提出了基于用户行为模型的身份验证方案。该方案选择用户消费习惯、用户浏览时间以及用户键盘输入特性作为数据源,根据综合验证算法计算值与阀值对照,对用户身份进行验证。本文全面阐述了该身份验证方案的基本思想、测量点的选择和取值、以及综合验证算法等关键问题和解决方案;重点介绍了基于AHP方法的用户消费习惯模型的建立过程,以及利用该模型计算某种商品和用户期望值向量的相似度算法。

移动数据业务用户行为模型研究

文章根据移动数据各种业务的特点,运用在中国联通现有移动通信网采集的数据进行分析,得出了彩E业务、下载类业务等移动数据业务的用户行为模型。文章认为对数据业务分析得出的用户使用行为习惯,对评估系统的负荷和开展业务有重要的参考价值,无论是对中国运营商还是其他国家运营商未来开展3G业务,提供用户行为分析以及进行网络系统配置都是重要依据。

基于用户行为模型的网页排序算法

PageRank算法根据网络链接来计算网页的重要度,虽成功用于网页搜索,但仍存在着许多不足,如网页垃圾、无效链接等,不能很好地描述用户真实行为等问题.通过对成千上万网络用户真实行为数据的分析,提出了以半马尔科夫过程来模拟用户浏览行为,将其平稳概率分布作为页面重要度计算的测量方法.同时考虑网页内容和长度对停留时间的影响,结合传统链接分析法,使新网页被重视,旧网页能得到恰当的排名.实验结果证明,该方法比PageRank算法的查询结果满意度提高约24%,能更好的计算网页页面的重要度.

基于用户行为模型的TVOS资源分配算法

现有的智能电视操作系统(TVOS)资源分配多依赖于操作系统本身对任务的资源分配方案,而系统对任务的调度是尽力而为(best-effort)的,以最大化系统的吞吐量为目的,这种资源调度分配方案在实时或多媒体应用系统存在不能保障应用的服务质量(QoS).为此,在研究TVOS用户行为模型的基础上,量化了用户对应用的偏好,并结合应用QoS模型提出了两种资源分配算法RA_DP和RA_PLSH.实验结果表明,基于动态规划的RA_DP算法能够求出问题的最优解,可作为算法间比较的参考,但算法时间复杂度很高;基于资源定价的局部搜索启发式RA_PLSH算法可在短时间内求出问题的近似最优解,与其他启发式算法相比更适合于智能电视资源的实时分配.

基于用户行为模型的移动APP信息采集方法

传统Web数据采集的网络蜘蛛模型无法持续高效采集移动客户端数据信息,满足不了现有的舆情行业获取飞速增长的移动客户端信息的迫切需求。针对移动客户端信息采集设置的诸多限制,提出基于多用户访问模型和多IP模型的采集方案。对采集程序进行调整改进,并针对采集效率进行测试和分析。测试结果基本满足现有的对新闻移动APP客户端信息采集的实时性和全面性的要求,达到实际应用的标准。

图书馆用户行为模型的动态更新方法研究与实现

针对当前图书馆移动用户行为模型不能很好地描述图书馆移动用户动态行为特征的情况,设计了一种基于动态更新的图书馆移动用户行为模型。该模型通过分析目前移动用户行为模型设计中存在的滞后性、兼容性和静态性等缺点,构建了以图书馆移动用户行为模型为核心的基本框架,给出了图书馆移动用户行为模型动态更新的实现过程和主要环节的实现机制,实现了图书馆移动用户行为模型动态更新的目的,解决了图书馆用户行为模型动态更新、动态发展的问题。

用户决策行为分析模型的护理管理模式用于中青年急性心肌梗死患者行经皮冠脉介入术后的效果

目的 探讨基于用户决策行为分析模型(AISAS)的护理管理模式应用于中青年急性心肌梗死(AMI)患者行经皮冠脉介入术(PCI)后的效果。方法 将无锡市第五人民医院及无锡市第二人民医院于2019年1月至2021年12月期间收治的108例中青年AMI行PCI术后患者纳入研究,按随机数字表法分为对照组与观察组,每组54例。对照组患者在术后行早期个性化护理干预,观察组在对照组干预方法基础上采用基于AISAS的护理管理模式,观察2组的心功能、心血管不良事件及不舒适情况。结果 干预1个月、3个月和6个月后,2组的左室舒张末期容积(LVEDV)均小于干预前(P均<0.05),观察组均小于同期对照组(P均<0.05),2组的左室射血分数(LVEF)均大于干预前(P均<0.05),观察组均大于同期对照组(P均<0.05)。观察组的心血管事件和不舒适情况总发生率均低于对照组(P均<0.05)。结论 基于AISAS的护理管理模式可显著减轻中青年AMI行PCI后患者的不舒适状况,改善其心功能,并降低心血管不良事件的发生率。

用户行为模型在图书馆“智慧门户”建设中的应用与探索

[目的/意义]现有用户行为模型能甄别用户的差异,挖掘用户深层次需求,实现图书馆智慧化精准服务,将用户行为模型运用于"智慧门户"建设,可为"智慧图书馆"建设提供实践案例和参考依据。[方法/过程]在对现有的图书馆门户系统和用户行为模型进行分析和梳理的基础上,以重庆大学图书馆"智慧门户"建设为例,探索用户行为模型在图书馆"智慧门户"的架构方式。[结果/结论]实践证明,基于用户行为模型的图书馆"智慧门户"可实现用户、资源、服务以数据为中介的交互,能更准确地预测用户行为和需求,让数据成为图书馆智慧服务的决策依据,是图书馆实现"智慧化"的重要手段。

用户决策行为分析模型支持的疾病管理模式在急性心肌梗死患者中的应用

目的:探讨用户决策行为分析模型支持的疾病管理模式在急性心肌梗死(AMI)患者中的应用效果。方法:选取2020年10月1日~2022年2月1日收治的96例AMI患者作为研究对象,采用随机数字表法分为对照组和观察组各48例,对照组采用常规疾病管理,观察组采用户决策行为分析模型支持的疾病管理;比较两组出院当日和出院3个月的自我管理行为[采用冠心病自我管理量表(CSMS)]、心脏不良事件发生情况及生存质量[采用中文版心肌梗死多维度评估量表(MIDAS)]。结果:出院3个月后,两组CSMS各领域评分及总分均高于出院当日(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.05,P<0.01);观察组心脏不良事件发生率低于对照组(P<0.05);出院3个月,两组MIDAS各领域评分及总分均高于出院当日(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.05,P<0.01)。结论:用户决策行为分析模型支持的疾病管理模式,有助于改善AMI患者自我管理行为,降低心脏不良事件发生率,提高其生存质量。

一种基于Internet的用户行为分类方法与模型的研究

随着互联网用户的持续增长和网络应用的日趋丰富 ,互联网真正扮演起了改变人们工作和生活方式工具的角色。因特网用户行为的研究必然成为人们关注的焦点。本文在系统研究 Internet的用户行为特征的基础上 ,从监测和分析的角度 ,给出了因特网用户行为的一种分类方式。在此基础上讨论了正常行为聚类研究的常用方法和异常行为的监测方法 ,设计了分布式的网络用户行为分析模型的体系结构 ,为网络用户行为的自动发现提出了一种有效的解决途径。

基于发布订阅系统的用户行为预测模型

基于iLBS系统中SP服务器的发布/订阅(pub/sub)中间件技术,提出借助于贝叶斯网络来预测用户行为的一种新颖的pub/sub模型(UBPM).新模式不仅以用户目前所在位置作为通告的唯一标准,而且考虑了用户环境信息中前后台信息的同步,并使用贝叶斯网络对移动用户的行为做出预测.因此,有效地解决了传统pub/sub系统中病态和冗余消息通告的问题,并提高了消息的精确性.实验结果表明相对于现有预测模型,UBPM预测模型更加有效.

流媒体点播中用户交互式行为建模

现有的流媒体点播用户行为模型对用户的交互性考虑不足,该文提出了一种新的用户交互式行为模型。仿真结果表明,该模型可生成不同交互强度和请求模式的流媒体用户行为合成记录,其统计特征更为合理,拟合实际交互式用户记录较好。

面向IaaS云平台的用户异常行为检测方法

针对IaaS(Infrastructure as a Service)云平台中用户异常行为的检测问题,提出了一种基于用户行为模型和神经网络相结合的异常检测方法.该方法通过构造一种基于时间、地点和事件的用户行为模型,在此基础上建立用户的正常行为模式,并与神经网络算法相结合,将用户当前行为网络输出值与给定阈值进行比较,以此来判断用户的行为是否异常,从而实现用户行为的异常检测.实验结果表明,相比其它类似的用户行为检测方法,该方法能更有效发现用户的异常行为.

网络用户行为分析法和建模法研究综述

随着当下互联网的发展与网络使用人数的增多,用户的行为操作数据更加容易获取和利用。本文主要对网络用户行为研究中的用户行为分析法和建模法进行理论研究和实践现状的综述。通过对用户行为数据进行不同方式的分析和不同方向的建模,并对行为建模进一步分析,可以发掘用户行为模式和联系,为下一步互联网的发展提供依据和指导。

基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐研究

随着移动互联网和网络终端的快速发展,产品的营销方式发生了重大变化,在互联网上投放广告已成为商家的重要宣传和销售渠道。然而,在线广告能否进行准确推荐是困扰产品厂家和广告代理商的一个主要问题。文章通过分析在线广告的非结构化特征和搜索用户行为数据,提出一种基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐方法,该方法可以通过主题模型提取用户的兴趣偏好,并基于最近邻算法和用户行为生成广告推荐列表。实验结果表明,基于最近邻算法和用户行为的个性化广告推荐方法可以推荐个性化广告,并且比基于内容的推荐方法具有更好的性能。

基于记忆曲线的数据密集型动态用户行为建模

分析用户行为的历史数据,使用特定方法建立用户的偏好模型,是目前研究的热点和关键。考虑了数据产生的时序特征,以及具有时间特征的变量在用户行为模型中的影响,以心理学中的记忆曲线模型为依据,从用户的行为数据出发,给出了用户偏好的表示,并为用户的每个偏好建立一个记忆曲线模型,实时地表示用户的偏好。针对海量的用户行为数据,提出了基于MapReduce的模型参数增量更新算法和动态用户偏好计算方法,从而使得模型能反映动态变化的用户偏好。建立在真实数据上的实验结果表明,提出的模型和算法具有高效性、正确性和可用性。

基于聚类和关联规则建立用户行为规则的数据库审计研究

安全审计作为一种重要的数据库安全机制,需要在能实施细粒度审计的同时,不对数据库性能带来过多影响。在对现有基于网络监听的数据库审计进行分析的基础上,提出了一种基于用户权限的聚类和关联规则建立用户行为模型的数据库审计框架,框架通过将事务项元组聚类后关联,减少关联时间开销,并能够充分利用关联规则中的事物项,建立行为规则,提高审计的效率和准确率。

一种考虑用户行为的改进N—PageRank算法

针对Google PageRank算法中存在的"平均分配原则"及网络链接结构所造成的"旧网页问题"、"主题漂移问题",提出一种改进的网页排序算法N-PageRank。该算法通过对搜索日志进行数据挖掘,捕捉用户与搜索引擎之间的交互过程,发现隐藏在用户搜索行为背后的用户兴趣和搜索规律,利用用户行为反馈模型,分析网络日志里用户的各项行为特点,改善了排序结果的准确率,保证了搜索引擎的返回结果正是用户所希望看到的网页。实验证明该算法有效地降低了网页排序时的客观因素的影响,充分考虑了用户对于网页质量的评价,所得到的排序结果更加能够满足用户的需求。