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自适应超媒体系统用户模型研究           
自适应超媒体系统用户模型研究

论文关键词:用户模型 自适应 超媒体 个性化

论文摘要:自适应技术是超媒体系统的发展方向,本文主要分析了自适应超媒体系统实现的核心技术——户模型,同时提出了用户模型的概念模型,阐述了用户模型的分类以及信息的获取,最后讨论了用户模型的构建和评价标准。

超媒体系统由于其良好的人机交互界面、简单的信息组织方式、灵活的基本数据模型,已被广泛应用。用户建模与自适应浏览是超媒体系统实现自适应的关键过程。理想的自适应超媒体系统能够自动处理用户建模过程与自适应浏览过程。自适应组件观察用户行为,收集描述用户行为的信息,处理这些数据并建立用户模型,最后依据用户模型信息来提供自适应行为。本文主要分析超媒体系统的用户模型问题。

1用户模型概述

用户模型是关于单个用户或一个用户组的信息与假设的集合。这些信息与假设存储在一个知识库中。用户建模是指从有关用户兴趣和行为的信息(如浏览内容、浏览行为、背景知识)中归纳出可计算的用户模型的过程。用户建模的任务是为应用系统的用户建立和管理这样的知识库,并提供合适的对用户模型进行访问的机制。具体来说,用户建模组件必须能够完成下列任务:

(1)在与用户的交互中建立用户模型;

(2)不断更新用户模型;

(3)从初始假设推导出全面综合的推论;

(4)保证假设的一致性;

(5)按照需要向应用系统的其他组件提供合适的信息。

在用户模型中,用户的特征信息可以分为如下几类:

(1)人口统计学特征(demographicfactors)。loCaLhOst包括用户的一些本质特征,例如年龄、母语、出生地、文化背景、社会背景等等。

(2)职业特征(professionalfactors)。包括职位、职业经验、与计算机相关的技能、受教育的程度等信息。其中与应用相关的用户技能水平是系统考虑的重要特征。

(3)生理特征(physiologicalfactors)。此类特征设计用户生理方面的一些因素,诸如反应速度、对工作负载的承受能力等等。

(4)心理特征(psych010gica1factors)。此类特征可以从两个层面加以定义:通信层与认知层。通信层处理用户与计算机的通信,它所涉及的问题包括:洞察力、理解力、清晰度、可用性、敏捷性等在人机交互中浅层的可视化特征。

认知层涉及与人的思维与记忆相关的深层特征。其中一个非常重要的特征是用户的认知风格,它在很大程度上影响用户解决问题的方式。另一个重要的特征是人的逻辑思维风格,或称演绎/归纳策略。下面给出一个用户模型的概念模型和自适应超媒体系统模型:

2用户模型的分类

从广义上来讲,关于用户模型有两个最基本的问题:①谁拥有用户模型;②它是关于什么的用户模型。广义上的用户模型有三种:

(1)用户的概念模型。这是用户头脑中关于计算机系统及系统所应具有的功能的模型,表示了用户对计算机系统的理解和期望。这种模型通常是用户根据自己的经验,通过与系统的交互或相关手册、指南而得到的。

(2)设计者的用户模型。设计者头脑中关于用户的模型,是设计者对用户特征的描述,被设计者用来作为系统设计的基础。在同用户的交流中,设计者获取用户的需求,决定系统应当具备哪些功能,这些功能如何提供给用户。

(3)计算机系统的用户模型。它是由设计者在设计阶段依据设计者的用户模型用计算机软件构造的,并在系统的运行过程中实现的。在系统与用户交互时,它按照设计者的预先想法获取用户信息,建立对用户特征的描述。

从狭义上来讲,由于建立用户模型的方法、途径、内容的不同,用户模型也分为不同的类别。

(1)从建立用户模型的途径来分,用户模型分为:

①经验量化模型(empiricalquantitativemod—els)。经验量化模型基于一般用户类的形式化抽象,只包含用户的表面知识,不包含内在的推理过程。许多传统的帮助系统采用这种方法。

②分析认知模型(analyticalcognitivemod—els)[。分析认知模型模拟用户与系统交互过程中的认知过程。模型中存储用户知识信息,综合存储用户模型知识信息的知识库,允许考虑不同用户的特性。

(2)按用户建模的内容来分,可以分为:

①经验模型。按照用户所具有的知识将用户划分为离散的几个类别。这种用户模型主要部分是stereotypes。一个stereotypes是对一个给定类别的用户的形式化描述,用于表征用户的静态特性。

②兴趣模型。根据用户的认知特点,对用户的兴趣、偏好进行模拟,存储用户的兴趣、目的、任务等信息,并根据这些信息有针对性地为用户提供服务这种用户模型的主要部分是profile,用于记录用户的偏好、目的等。

③行为模型。为了识别用户以及建立可变的用户模型,需要监视用户的每一步操作,记录下用户对系统的反馈信息。依据用户的行为模型,也可以从用户低级的操作行为中推知用户的认知结构和兴趣,为修改兴趣模型提供依据,历史信息是修改用户兴趣模型的重要依据。

3用户模型的

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