面向用户体验的手持移动设备软件界面设计

为进一步探索手持移动设备中的界面设计问题,提出面向用户体验的界面设计方法.通过对用户体验设计进行分析,提出界面提供者与界面接受者之间的映射模型;将界面分为显性要素和隐性要素,并建立界面隐性要素的显性化设计模型.针对全新的软件设计,通过知识在需求分析、开发设计和设计测试之间的传递与转化,构建了面向用户体验的界面设计过程模型.以“奥运伴我行”手机电视的软件开发为例,让用户参与设计全过程,采用设计人类学方法进行了用户研究和需求分析,通过迭代设计完成了原型设计、测试评估和开发设计,建立了系统原型并完成了可用性测试评估,验证了面向用户体验的界面设计理论体系.     

动感单车的侧倾反馈体验设计研究

眩晕问题是影响虚拟现实体验的一个重要因素。以动感单车的虚拟骑行为例,从侧倾体感反馈的角度,提出了降低用户眩晕感的设计方案,并对其进行了用户体验度量。首先,设计了可能的3 种骑行姿态的反馈方式,分别是基于用户自身侧倾的体感反馈方式(IR 模式)、基于用户转弯角度的体感反馈方式(PR 模式)和无反馈方式(NR 模式)。然后,对3 种反馈方式进行了用户体验度量。研究表明,IR 模式不适用于虚拟骑行;PR 模式与NR 模式相比,除了能降低用户在转弯过程中的眩晕感外,还提高了用户的临场感、系统的易学性及易用性。     

面向用户体验的云计算服务可信模型研究

随着云计算的快速发展,云中提供的服务日益丰富,越来越多的用户开始使用云计算提供的服务,如何为用户提供最有效、最可信的服务成为新的挑战.考虑到信任因素的复杂性与不确定性,本文主要研究如何面向用户体验对信任概念进行量化,将用户体验作为服务可信模型的重要评估标准和参考因素,提出了一种基于云计算的全局信任量化计算模型,对其计算方法进行了重点讲述,并将信任量化计算模型作为一个构件挂接于北京科技大学云计算平台之上,在为用户提供可信服务的同时获得有效的验证数据,提供量化的趋近真实的服务可信度.通过在实际系统中的应用,验证了该模型的有效性.     

以Web Design为例论用户体验的重要性及进行用户研究基本方法

用户体验、以用户为中心的设计方法是时下设计界讨论的热点话题,本文通过网站设计引出这一话题,并且对这一话题进行了深入分析,介绍了其重要性及基本研究方法。     

浅谈基于用户体验的校园统一身份认证系统优化

针对提升用户对统一认证系统使用满意度的问题,提出了运行原型法开发方法,通过收集校园用户在试运行阶段过程中的体验反馈信息,在符合数据安全架构的标准下,对校园统一身份认证系统实施优化和完善的方法。该方法适合高校中相似项目建设场景,较好地解决了在确保数据安全的前提下,使安全性和可用性两种指标在最终成品系统上体现较好平衡状态的问题。     

移动计算环境下远程用户体验数据挖掘方法研究

在移动计算环境下,通过对远程用户的体验数据优化挖掘,满足远程用户的个性化需求,提高对远程用户QoS服务质量;传统的数据挖掘方法采用显著特征关联信息提取算法,当远程用户体验数据之间的差异性特征不明显时,挖掘的准确性不好;提出一种基于关联用户自适应链路跟踪补偿的移动计算环境下远程用户体验数据挖掘模型,进行远程用户体验数据挖掘模型的总体设计和数据结构特征分析,对采集的远程用户体验数据进行非线性时间序列分解,对数据序列通过自相关特征匹配和特征压缩实现挖掘数据的指向性信息优化提取,采用关联用户自适应链路跟踪补偿方法实现对数据挖掘误差的控制和补偿,提高了数据挖掘的准确性和有效性;仿真结果表明,采用该挖掘方法进行移动计算环境下远程用户体验数据挖掘的准确度高,实时性较好,满足了移动远程用户的个性化需求,提高了对用户服务的针对性。     

一种基于对象属性关注度的QoS传输控制方法

针对分布式虚拟环境中几何资源分配不均匀的问题,提出一种基于对象属性关注度的QoS传输控制方法以及模型传输QoS管理模型.该方法扩展了基于几何属性的模型传输控制传统方法,将对象几何属性与非几何属性综合作为传输中Qos控制参数.结合动态QoS控制的思想,针对分布式虚拟环境实时性要求较高的特点,在运行时刻考虑网络带宽对服务质量的影响,进行动态的QoS协商,并给出了一种针对该问题的动态协商算法.实验结果表明该方法能够全面反映用户对虚拟对象的关注程度,并随着网络带宽变化,在保证实时性的前提下更好地进行模型传输.     

面向用户的图片格式选择

如今图片格式种类繁多,不同用户对图片的要求不同。选择合理的格式,可确保图片质量,提高效率,带来更好的用户体验。本文详细描述了常用图片格式的优缺点,并针对特定用户介绍图片格式选择方法。     

面向用户体验的5G视频业务边云协同策略

随着5G网络商用部署步伐的加快,以5G网络和MEC技术为基础的移动通信网络大带宽(enhanced Mobile Broad Band,e MBB)、超高可靠超低时延(ultra Reliable Low Latency Communications,u RLLC)和海量连接(massive Machine Type Communication,m MTC)成为牵引5G应用落地的核心能力。在众多的垂直行业需求中,以4K/8K高清视频、增强现实/虚拟现实(Augmented Reality/Virtual Reality,AR/VR)为代表的视频业务无疑是5G+MEC技术的杀手锏应用。本文以MEC平台和云平台部署位置、部署模式、部署条件、部署规模和平台能力等差异为出发点,围绕5G视频业务用户体验,分析5G视频业务终端视频显示能力对视频文件带宽需求的影响,提出基于面向用户体验的5G视频业务边云协同策略,可以在不降低用户体验质量的条件下降低5G视频业务对MEC平台存储容量和传输带宽的需求,提高边云协同效率。     

5种方法提高网站登录体验

提升用户体验的最好的方法,都可以归结为让用户使用产品的整个体验更为简单。而对于如何提升登录过程的体验你有许多可以做的。 这里我们将探讨提升登录过程体验的五种方法,首先会提到两种不同的登录类型,紧接着我们将会讨论标签的重要性和资源占用的问题。     

以用户体验为基础的网站优化策略

通过介绍网站优化的作用,指出目前网站优化存在的误区,进而提出以用户体验为基础的网站优化,并进一步从网站结构、关键词、内客等方面对优化策略进行了说明.     

计算机软件开发中用户体验途径的分析

进入21世纪以来,计算机技术的发展日新月异,计算机软件的应用范围也越来越广,涵盖了包括计算机课程、社会学、生物学在内的各个领域。但是在计算机软件的使用过程中,用户的应用体验是十分关键的。计算机软件开发者必须要基于提高用户体验的目的去进行软件开发和设计,提高软件的可操作性和实用性。只有用户体验提高了,软件才能获得用户的认可,才能真正提高产品的市场竞争力。本文探讨了在计算机软件开发中提高用户体验的途径,希望能为计算机软件开发部门提供参考。     

基于交互式用户体验的产品设计前期定位研究

由于国际金融危机蔓延和国内外经济周期性变化等多重不利因素影响,国内大量制造、加工型企业由于缺乏核心竞争力而处于低利润甚至负利润增长的被动境地。本文论述了在此背景下不同于以往的产品设计方法,即在虚拟现实环境中对产品设计各种体验要素进行前期定位,使设计更加具有目的性和预见性,后期的产品实体设计更接近和符合目标用户及市场的要求,有效节约设计成本,降低设计风险,避免缺陷产品投放市场留下隐患。     

基于用户体验的使用者行为研究

使用者行为研究是用户体验研究中至关重要的一环,通过各种方法收集用户信息,分析使用者的行为模式,探讨潜在的用户心理,为设计提供指导和评估标准。本文探讨了使用者行为研究的各种方法,着重讨论了观察和访问使用者的种种细节,并对人机系统分析等实验室方法作了简单介绍,这对用户体验研究的深入发展有着积极的意义。     

基于心智模型的虚拟现实与增强现实混合式移动导览系统的用户体验设计

在当前的人机交互领域,移动平台上增强现实技术的应用越来越广泛.然而由于对认知心理学在增强现实领域重要作用的忽视和互动信息展示形式的匮乏,导致此类软件的用户体验欠佳.该文提出了一套基于心智模型的虚拟现实与增强现实混合式移动导览系统.在遵循以用户为中心的设计原则下,结合微观和宏观心智模型理论分析用户的需求,通过反复的可用性测试对交互界面进行迭代设计,使得系统界面的交互体验不断趋近用户的心理预期.此外,通过虚拟现实和增强现实两个空间的自由切换,用户可以获得两种截然不同的互动体验.这种新颖的交互模式丰富了互动内容的展现方式.实验结果表明,基于该交互模式的移动导览系统调动了用户主动进行交互的积极性,提高了人机交互的易用性和时效性.     

移动终端设备的用户体验设计

移动互联网的飞速发展,催生了很多实用的、生动有趣的互联网应用。首先介绍了移动互联网以及即时通信软件的发展,然后讲解了用户体验设计的概念、发展历程及方法,提出了用户体验设计的关键技术。     

基于最优模糊PID温度控制方法研究

针对某智能大厦空调的温度控制系统,引入了一种新的模糊推理方法,设计了模糊PID控制器.该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为有效,论文给出了应用该推理方法的具体过程.以建立起的温度系统模型为基础,设计了基于最优模糊推理的温度系统模糊PID控制器,进行了仿真研究,仿真结果和实际运行表明了该控制方法具有强鲁棒性和良好控制品质.     

Hashtag Recommendation Approach Based on Content and User Characteristics

ABSTRACT

Twitter has become a popular microblogging service that allows millions of active users share news, emergent social events, personal opinions, etc. That leads to a large amount of data producing every day and the problem of managing tweets becomes extremely difficult. To categorize the tweets and make easily in searching, the users can use the hashtags embedding in their tweets. However, valid hashtags are not restricted which lead to a very heterogeneous set of hashtags created on Twitter, increasing the difficulty of tweet categorization. In this paper, we propose a hashtag recommendation method based on analyzing the content of tweets, user characteristics, and currently popular hashtags on Twitter. The proposed method uses personal profiles of the users to discover the relevant hashtags. First, a combination of tweet contents and user characteristics is used to find the top-k similar tweets. We exploit the content of historical tweets, used hashtags, and the social interaction to build the user profiles. The user characteristics can help to find the close users and enhance the accuracy of finding the similar tweets to extract the hashtag candidates. Then a set of hashtag candidates is ranked based on their popularity in long and short periods. The experiments on tweet data showed that the proposed method significantly improves the performance of hashtag recommendation systems.