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1.
碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题. 相似文献
2.
3.
4.
媒体环境碎片化发展,带来了体育受众的分化现象,正确把握分化后的受众行为特征,对媒体的未来发展方向有重要的指导意义.文章从体育受众更加倾向移动终端、网络媒体受众数量增多、媒介互动性增强、阅读时间碎片化、体验行为兴起五个方面描述了碎片化语境下体育受众的行为特征,旨在指导传播媒介从体育受众的需求出发,做好传播内容和传播途径的选择,促进媒体的发展. 相似文献
5.
在日趋碎片化的互联网上.百度TV日益成为广告代理公司及其广告客户不可或缺的媒体策略与投放执行的工具。 相似文献
6.
7.
其实早在两年前,Intel就曾经透露过有关未来Penryn和Nehalem核心处理器的消息,但大多是一些碎片化的信息。随着2008年基于45纳米制程Penryn核心酷睿29系列处理器的问世,在英特尔“Tick-Tock”(注1)战略的催生下,新一代微架构的处理器(代号Nehalem)也已经初现端倪。为了便于记忆,我们暂时称它为“你喝了么”。 相似文献
8.
自动化测试工具是安卓应用质量保障的主要手段.随着安卓版本多样性、底层硬件差异性(碎片化)以及逻辑复杂性增加,自动化测试迎来新的挑战.为解决这些问题,近年来,业界开发出大量自动化测试工具.但是现有工具数量多,并且测试重点多样,测试人员选择工具时存在一定的困扰.为帮助测试人员选择最佳测试工具,实现对自动化测试工具的统一评估,提出了面向安卓自动化测试工具多特征综合评估方法(comprehensiveevaluation of Android automated testing, CEAT),并将其实现为便于测试人员使用的平台. CEAT在引入测试领域广泛接受的3个评估指标,即代码覆盖率、异常检出率、融合多版本兼容度得分的基础上,进一步基于变异测试的思想引入变异杀死率,并从用户体验出发引入UI控件覆盖率.以上5个指标构成CEAT整个体系,从而实现安卓自动化测试工具的综合多维评估.为验证CEAT的效果,生成了1 089个变异应用的待测应用集,在包含6个移动设备的真机集群中部署实验,对5个自动化测试工具适配并执行5 040次测试任务.最终结果表明:i) 5个指标从不同角度对自动化测试工具进行评估,... 相似文献
9.
微博的火爆让许多人始料不及,微博简单的参与方式和跨科层的社群形态促发了大量用户参与。在快餐文化和片段化生活方式的双重推挤下,个人的注意力也呈发散状,很难做到长时间的聚焦,微博碎片化的表达方式正契合了用户片段化的生活方式。 相似文献