文摘

上下文感知用户界面中扮演一个重要的角色在许多基于位置服务的人机交互任务。虽然空间上下文感知系统的模型已经被广泛的研究,如何定位特定的空间信息为用户仍没有很好的解决,这是很重要的在移动环境中,基于位置的服务用户由于设备限制。更好的环境敏感人机交互模型的移动需要基于位置的服务不仅仅是预测性能的结果,比如人们是否能够找到所需的信息来完成人机交互任务,但在空间查询理解人类交互的过程,这将反过来通知更好的用户界面的详细设计移动基于位置的服务。在这项研究中,上下文感知的自适应模型提出了基于移动位置服务接口,其中包含三个主要部分:目的,调整和适应。基于这个模型我们试图描述用户操作和界面的过程显然适应用户之间通过动态交互和界面。然后我们展示模型适用于复杂环境下的用户需求并提出可行性的实验结果。

1。介绍

美国学者Schlit首次提出三个目标基于位置的服务(LBS) 1994年:附近的空间信息、社会信息和资源。如今,移动LBS接口有重大影响,而大量的用户携带移动终端需要位置服务,如希望找到一个更好的路线。在这种情况下,传统的移动LBS界面显示的问题,缺乏适应能力,用户的需求计划。上下文感知人机界面使移动LBS交互更自然和有效的能够适应不同的用户的角色和需求利用可用的信息用户的任务(例如,位置和喜好的用户,经验,和周围的环境)。这些自适应界面为特定的用户,如曹为孩子设计的接口应用卡通人物在2007年(1)和用户界面适应Zouhaier等人提出的基于上下文感知的残疾人20132),为特定用户的特点是显而易见的。这些研究都是基于人机交互模型,该模型描述了人类和机器之间的交互过程的特征。一些早期的研究自适应界面模型是基于用户特性,像富提出建模方法分类用户基于自己的背景,然后提供不同的服务3]。用户建模不仅集中在用户的认知或原因,如知识、目标和规划4),而且在情感和个性5,6]。移动领域的磅,史、边开发了一个自适应空间信息的表达和适应政策在2007磅界面的交互元素(7)和Lathia等人提出了先进的旅行者信息系统(ATIS航站)可以适应用户的环境和活动在2012年(8]。然而,有一些问题和缺点在当前的研究中。

一方面,大多数环境敏感自适应界面是为特定的任务或应用程序设计的,和许多研究人员构建不同的模型来满足用户的各种需求,忽略了一个人的多样性。分类为用户在一个方面不能代表其他方面的特性。另一方面,上下文感知信息总是用来预测可用的接口,但忽略了其效果的动态交互过程。我们可能考虑其他方面,比如偏好推荐一个合适的接口,用户建立在他/她的认知能力。自适应界面移动LBS的挑战不仅仅是提供随时随地的用户信息,还为用户提供适当的信息在他们需要的时候。当前的研究界面适应缺乏用户动态交互行为的探索。当时间的流逝、任务和上下文信息的变化,然后适应变化的内容。根据这些问题,提出了动态自适应模型并提出了相应的方法。

针对上述问题,本文提出了一个上下文感知的自适应界面移动LBS。首先,我们建立一个用户模型,该模型具有更好的泛化和分化程度根据用户的基本特征和行为特征,然后与用户模型与改进界面元素模块;提出了自适应接口建模方法和系统结构结合动态交互行为。最后,我们通过一个场景解释适应过程。在以下相关工作部分的可行性和适用性上下文感知接口适应用户在某些解决方案进行了讨论。

2。相关的工作

本节显示了我们下面描述的焦点在上下文感知自适应界面移动LBS现有文献。有三个部分,我们讨论了:上下文感知技术,自适应用户界面,和自适应空间信息。

2.1。环境敏感信息

人们经常自然地使用隐式信息内容丰富,是一个人际交往的过程因为他们了解对方的情况而对电脑相比之下似乎很难掌握这个技能。因此,环境敏感技术广泛应用以达到的目的自然交互。上下文是由《韦氏大学词典》为“存在或发生的相关条件。“更具体地说,Schilit和Theimer9)提出,上下文包含位置和附近的人的身份和对象,1994年和1997年布朗et al。10添加时间,季节,温度到原始的定义。到目前为止,环境是一个综合概念,包括任务上下文扩大,用户上下文和环境背景。一般来说,上下文基于手机可以分为三个部分,如下所示(11]:(1)用户环境:位置、偏好、实验、社会关系、等等;(2)移动环境:设备适用于用户输入或显示,网络,蓝牙,等等;(3)物理环境:天气、日期、吵闹,等等。

此外,上下文感知技术的能力,检测,获取用户和周围的环境得到推测他们的行为的动态变化12]。

上下文感知技术在移动终端中扮演一个重要的角色装备一组丰富的传感器(如照相机、加速计、GPS、数字指南针、陀螺仪、环境光传感器、接近传感器、多点触控板,和麦克风)(13];它也丰富了GIS的功能来为用户提供各种各样的服务。Tomitsch等人讨论的背景下,人类活动在公共空间以及它们如何反馈14]。Lathia et al。8移动旅行者信息系统提出了一种可以成为基于明确的偏好的个性化服务。j·克拉和C.-M。克拉(15)提出了上下文感知路线识别方法提高路由识别的准确性。Abowd等人提出了一个移动1997年环境敏感的导游16];Cai指定了一个语义模型,这个模型结合上下文和演示了如何支持情景化的解释模糊空间的概念在2007年human-GIS交互(17]。涌和Schmandt提出了一个可移动user-aware路线规划学习用户的日常路线,并提供从2008年的位置沿着这些路线方向(18]。

2.2。移动自适应接口

人机界面(HCI),也被称为用户界面,是媒体的用户和计算机之间的信息交换。传统设计方法考虑使用很少的效率问题,和传统的界面只能适应一些人,但是也不能满足要求,一个人在不同时期的固定用户界面根据用户的平均水平而设计的计算机使用流行的和用户组越来越广泛使用。自适应用户界面(AUI)可以调整自己适应一个用户或一个任务(19出现和发展快而无所不在的计算挑战传统接口的要求和提高。在一个自适应用户界面的研究,它需要三个模型:系统模型,用户模型、交互模型(20.]。系统模型描述系统的特征,可以改变,如系统能够自适应。获取和应用程序的用户模型的基础是一个自适应用户界面,使系统适应个人用户行为。交互模型定义了系统是如何被修改,它可以适应。最重要的是,适应过程中的配合度取决于用户模型用于描述用户的知识,可以利用,便于人机交互。

许多研究利用适应为用户提供个性化服务,如帮助用户获取信息,给用户推荐,裁剪为用户的信息,或提供帮助。Yoon等人提出了一种自适应mixture-of-experts模型来解决多用户接口的复杂性和个性问题在2012年(21]。程和刘开发了一个自适应推荐系统,推断出用户的偏好和调整用户界面(22]。王等人提出了一个自动的方法帮助遭受视觉障碍的用户使用在线地图和独立访问地理方向(23]。Sulaiman和Sohaimi24]讨论的界面很简单对于老用户通过分析使用手机的情况。

2.3。自适应空间信息

如今,人们可以携带移动设备无处不在,每一次的发展,移动通信和互联网技术的广泛应用。在这种情况下,大量的需求集中在用户自己的利益:环境信息,如用户推荐感兴趣的点是获取用户的位置。我们经常需要考虑空间信息的个人问题被越来越多的用户使用。特别是,手机运行速度不同的用户需要不同程度的信息展示,以独特的移动速度和用户需要不同的规模。此外,不同的用户请求的不同方面的空间信息;例如,游客注意景区而司机跟随与道路状况。另一个适应性问题是如何确定数量的信息显示在屏幕上。许多导航图表是基于可访问性来显示所有的细节时面临的问题。事实上,显示地图太详细的不仅是很难理解和显示,还能让用户专注于无用的信息限制了效率。因此,移动自适应可视化的空间信息必须根据用户的需要提供一步一步的细节(25)如提供用户详细信息,当他/她逐渐放大地图。

总之,自适应空间信息的关键要素与用户相关,移动终端和环境。用户方面包括用户背景(如生理差异、偏好差异,和认知差异),用户位置(位置、速度和方向)和用户的需求。环境方面包括基本信息(如温度、天气、日期和时间),以及相关的用户的信息意味着信息的其他用户与用户的任务。和系统包含传输速度的影响,信息接收率,等等。

自适应接口已经被广泛研究,但缺乏自主学习的用户交互。这里我们采用自适应用户界面的使用模型来预测用户的意图有效地与他们的空间体验。此外,提出了使用体验意识有助于预测用户的意图而满足了早期火灾探测需求。

3所示。自适应用户界面模型

认知心理学认为人是一个信息处理系统,根据环境和人们通常有不同的行动,认知,和个性倾向差异达到既定的目标26]。有人类之间的互动空间,电脑,和环境。如果界面上的信息能适应用户的认知心理学和性格特征,用户很快就会完成任务减少了用户操作。

自适应用户界面模型包含以下组件:用户模型(嗯),任务模型(TM),交互模型(IM),域模型(DM)、环境模型(EM),和表示模型(PM)。

3.1。用户模型

用户模型需要抽象用户的个体差异可能与不相同的两个用户的个性化服务。界面风格可能会影响到人格或偏好差异,而界面的表达模式可能会影响到认知或生理差异。这里我们定义了用户模型(嗯)作为一个集合:嗯= {用户ID、知识、生理学、倾向}。用户ID代表一个用户的唯一标识符。我们把用户的背景分为三个部分:知识,生理学,倾向。知识总结了用户的知识水平,生理学是代表用户的生理特点,和倾向表示主观愿望在每一个方面。

起初,人们总是把学术量化时的知识,但我们使用的概念来表示用户的技术水平包括精通界面在地图上使用和认知能力。知识= {教育、专业水平、能力水平}。我们可以看到专家用户之间的差异在软件领域通过描述能力。第二,体能要素相互作用不容忽视。生理学= {年龄、性别、健康}。最后,倾向= {职业,性格,习惯,喜好};这些因素会影响用户的选择倾向。

3.2。接口的静态元素

任务模型分为抽象任务模型和特定任务模型。捕捉和抽象描述的用户需求和需求为抽象的任务。描述系统的交互行为和动态行为交互的过程。任务是一个活动使用,以满足用户的目标。我们可以抽象任务TM = {操作,对象,TC}。操作意味着任务操作作用于一个对象。需要操作的对象意味着一个对象。TC代表任务上下文。任务模型可以体现为STM = {tID、operationType dataItem,数据类型,C}。tID意味着需要完成的任务ID。operationType类型的交互操作,如读、写或命令。dataItem ID是一个数据项,包括数据,数据属性和数据值。数据类型意味着数据的数据类型操作。是一组数据项的约束。指定任务上下文的约束数据和数据操作。

域模型(DM)被定义为DM = {对象、属性、接触时间};对象是一组接口对象在一个特定时间。接口对象时改变环境或用户任务变化;因此我们使用时间与TM和相应的电子商务来区分。

接口模型(IM)描述了接口,和表达的各种控制操作的动态互动过程。调整用户界面组件和结构根据特定的任务,通过任务模型进行了分析。可以抽象为IM ={接口模型控制、controlConstraint controlRelation}。控制包含ID和控制属性。controlConstraint意味着控制接口的约束。controlRelation意味着控制界面的关系。

表示模型(PM)被定义为点= {模块,MEC,民大,矿渣MTC};模块接口组件的集合。MEC,民大,和矿渣MTC组件属性的影响下的环境背景下,用户上下文和任务上下文。

3.3。交互上下文

我们可以将交互上下文(IC)分为三个部分:环境上下文(EC),用户上下文(加州大学)和任务上下文(TC)。交互式的环境上下文可以分为用户环境和设备环境,用户环境包括时间,地点,和天气环境和设备包括传输速度和分辨率。电子商务包括用户环境和设备环境。用户环境包括周边环境可能影响操作的用户和用户的上下文环境。设备环境包括传输速度和分辨率。电子商务= {德,问题};德是指设备环境和问题意味着用户环境。德= {女士,TR}。女士意味着设备的移动速度;所以是屏幕的方向,TR是设备的传输速度。问题= {Soc的Loc,苏尔,行动}。Loc意味着用户的位置信息。苏尔代表了周围的用户的用户。Soc意味着社会信息的用户可以从社会获得软件开放接口。法案提供的信息是之前的操作。

3.4。交互方法

大量的上下文信息和多变的形势需要决定机制来确定需要什么样的上下文信息,可以使用这些信息。决定机制有三点必须注意:选择合适的背景下,环境优先级合理分配,动态适应性(environment-stimulation、task-stimulation等)。

交互过程中最重要的目的是理解,然后我们必须减少在实现这一目标的过程中造成的问题;最后是让用户界面元素符合用户像图2。

交互模型调整界面模式不断当一些因素动态变化和刺激。

4所示。互动策略

自适应用户界面框架,提出了基于GIS接口模型图3。这个数字3描述了上下文信息收集的过程和最终的捕获,并解释了如何分析和处理事件通过一定的推理机制。根据心理学的相关研究成果,人们会将连续事件划分为若干活动根据类型的感性特征。个体差异在认知灵活性可能构成各种不同的用户行为(27]。和用户在同一活动倾向于重复步骤可以减少用户体验。

结合知识库来识别用户的交互模式和预测最可能的候选人的用户交互行为;然后自适应推荐结果出现在界面层。自适应用户界面框架层和层之间的相互联系;模型层决定了需要的上下文信息收集、自适应层是用来实现用户界面自适应函数和调度,和界面层用于自适应的结果。

自适应决策机制是通过捕获用户交互实现的序列。当用户完成相同的任务移动GIS接口,通常是重复相同的动作序列。所以我们可以预测未来行为的判断,用户通过交互序列存储和匹配。GIS的任务是完成人机界面可以细化,每个子任务的用户操作会有一定的规律,同样,它也有其独特的个性化信息。用户操作可以提炼成低水平的原子操作,比如一个按钮点击,输入框的一个操作,地图放大事件。我们可以描述一个用户操作=(操作对象、动作类型)。一些用户操作组成一个动作序列,可以收集和匹配预测最可能的下一个步骤的用户。然后,实现动态调整界面元素不断减少了用户操作的目标。

序列的匹配过程中,我们判断下一个行动根据前面行动,但序列匹配的长度越长,效果越好。因此,我们应该选择更合适的长度序列匹配。定义平均长度匹配序列的概率。此外,行动的发生也可能相关的其他行动,而不仅仅是相关长度的匹配模型,我们用行动发生的频率描述行为发生概率。我们用行动的预测确定行动发生的可能性。

交互式操作序列出现偶尔可以被视为preinteraction模式,发生多次将进入模式库。当前交互序列匹配的行动序列库,并匹配从当前开始行动并增加长度逐渐上下文环境下。获得所有的预测候选集;然后选择行动的最高行动评估预测结果与图4。意味着新的操作集和意味着现有的操作集。

5。建模方法

在论文的第三部分提出了自适应用户界面模型,本节将从抽象模型说明了施工过程的具体模型。创建一个自适应接口模型的基础上,用户模型,从用户模型中提取的信息形成了域模型,然后提取领域的管理任务域模型形成了任务模型。

第一步是构建一个用户模型。这里的用户ID是指系统中的每个用户帐户用于记录不同用户的信息。知识是指用户使用导航软件的熟练程度和专业水平的用户(图1)。不同级别的用户可以导致不同的操作。和生理方面指的是用户的年龄和性别差异。我们将综合考虑这些方面在实验人员选择。倾角信息自动记录系统。

域模型,从用户模型需要列表被认为是管理实体对象和分析这些实体对象的属性。例如,当用户发现的路线,实体域包括按钮、输入框,地图,和其他服务的界面元素可能为不同的用户参与。界面元素之间的关系是在操作序列的顺序关系描述的自适应策略。

每个交互操作对应于一个任务在任务模型,如切换界面,操作输入框,点击确定按钮。例如,一个用户想找的餐厅;场景的描述可以被定义为在用户模型,;模型可以被定义为相应的任务,,,,。

交互模型的建立根据每个任务组事件的任务模型描述用户界面的原子操作,如点击和长媒体和描述交互对象的相应的命令,比如跳和缩放。

6。实验和分析

6.1。现场

为了验证该研究的结果,下面的场景是为了验证自适应方法易于使用。然后我们评估一些可测量的值。

传统的路线和POI搜索(1)用户输入的应用程序。(2)天气页面去查看天气。(3)回到主页面。(4)单击按钮进入路线搜索页面。(5)输入的用户想要走。(6)单击按钮来选择交通工具。(7)单击按钮来显示路线。(8)完整的路由查找。(9)单击按钮进入POI选择页面。(10)选择一个感兴趣的特定点。(11)感兴趣的点出现在地图上。(12)选择其中一个显示路线。(13)完成POI搜索。

传统的地图操作如下(1)用户登录到应用程序。(2)用户点击搜索按钮。(3)在输入框输入的搜索网站。(4)单击确认按钮。(5)放大检查位置(6)再次放大。(7)点击地图上的标志来检查特定位置的名称。

自适应用户界面环境敏感和POI搜索路线如下(1)用户单击交通模式按钮(偏好记录)进入应用程序。(2)选择交通方式(建议根据天气条件),进入应用程序。(3)输入的用户想要走。(4)单击按钮来显示路线。(5)完整的路由查找。(6)单击按钮(偏好记录)来显示感兴趣的点。(7)选择其中一个显示路线。(8)完成POI搜索。

环境敏感地图自适应用户界面操作如下(1)用户登录到应用程序。(2)用户点击搜索按钮。(3)在输入框输入的搜索网站。(4)放大检查位置(5)点击地图上的标志来检查特定位置的名称。

这些场景的分析可以发现,传统的路线和POI搜索需要更多的选择,更多的用户主动选择,这将产生更多的回报和选择操作。这是上下文感知自适应界面是用户为中心的设计(表1)。

图5显示了路由搜索接口。应用程序图标显示为交通模式根据用户的喜好。将提示用户单击按钮时天气条件和提供建议。点击图标进入位置输入接口。环境敏感适应可以减少交通模式选择操作并根据环境积极提供建议。

图6显示了有趣的适应搜索。用户行走的过程中,发现有趣的观点,并给予相应的按钮根据用户偏好可以更容易地满足用户的需求。单击按钮来访问路线。

图7显示系统记录用户操作序列和预测下一个步骤。用户的操作程序频繁出现在这个场景中,,,,,。系统匹配的前三个操作,然后预测下一个操作和自动调整界面。第一个图中显示进入搜索界面,点击搜索按钮后,第二个图中显示放大地图自动点击Ok按钮之后,第三个图中显示的位置信息后点击网站。

我们从两个方面反映了动态自适应主要从这个实验:运输方式的选择和用户的利益关切。

6.2。用户评价和分析

我们选择一些测试用户有一定的歧视和完成指定的任务。我们选择50测试人员通过考虑用户在用户模型的差异。我们选择一半的测试人员的教育,使其高于平均水平,而另一半是低于平均水平。包括测试人员、熟练程度可分为熟练,一般,奇怪。性别比例是1.5:1,年龄分布在20 - 60岁,随机选择。

国际标准化组织(ISO)的可用性评价因素包括产品的固定任务在特定环境中有效性、交互效率和用户满意度。有效性是用来判断是否能实现某些功能和接口支持相应的函数。有两个函数的测试接口:提供交通自动推荐和提供利益的建议,当用户发现路线。用户满意度的主观满意度是用户界面。这两个方面的评估是评估用户调查。交互效率是决定错误率,完成时间,易于学习,易于使用。我们可以记录错误的时间和完成时间两个任务和获取测试人员的评估是难忘的,易于学习,易于使用和效率。我们让测试人员完成两个对比任务相同的条件下,得到一些对观察值。分析这些值,得出推论。得到的不同结果从相同的测试人员在相同的环境中可以被视为由不同的系统的差异。 We use general navigation system to do the comparison test and obtain independent observations in pairs.

代表着时间,比较系统来完成一项任务,和代表了时间的测试系统来完成一个任务。假设有对独立的观察: 。 的区别是和;观察这些值的样本均值和样本方差被记录和。拒绝地区。

第一个任务是选择汽车,找到路线到达某个地方。第二个任务是找到兴趣点。第三个任务是地图操作。在实验的开始阶段,让用户熟悉系统和任务。记录每个任务完成的时间和总时间任务完成的实验。数的总数错误出现在测试的过程中使用。,让每一个测试人员完成问卷的实验。用户的时间,熟悉这种软件,完成第一个任务通常是约23年代,和用户的时间找到相应的路线通过使用系统,记录用户的选择和提供建议16 s。这些时间是测试人员的平均值。第一个任务,,,这是拒绝域。第二个任务,,,落入拒绝域和,,,这属于拒绝。基本任务需要更少的平均时间,但是通过计算优势不明显。在第二个任务,第三个任务中,通过计算操作时间显著减少。的错误率几乎没有区别对比系统和测试系统。我们可以看到,其他因素高于对比系统除了难忘的人。此外,测试系统的效率明显提高。

然后我们得到用户的接口等方面的满意度是难忘的,易于学习,易于使用和效率通过问卷调查。这50个测试人员给的两个系统使用经验和获得的平均每个索引,分别与图8。我们可以看到,难忘的传统人机界面比自适应人机界面的自适应界面元素是多变的。从另一个方面,文本系统的分数高于对比系统,效率大大提高。为了说明文本的适应系统大大提高。

7所示。结论

提出了一个上下文感知的自适应人机界面移动LBS模型基于用户模型和描述在三个方面:静态组成元素、动态交互行为和自适应策略。自适应用户界面提出了优势相比传统自适应用户界面如下:(1)避免了传统的自适应用户界面的限制造成的用户分类和实现适应根据每个用户的习惯和外部实验;(2)重视动态交互过程和调整用户界面交互过程中更符合实时交互;(3)动态地使用上下文信息,然后让使用更有效的上下文信息。

本文基于模型的自适应系统有一些不足;例如,适应的范围应该扩大,也有当前的局限性研究获得更多有效信息对用户的知识,能力,等等。在未来,我们将进一步优化stimulus-judgment方法,更有效地使用上下文信息,提高自适应的结果,完善界面布局机制达到流畅自然界面自适应的目标。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

支持的工作是由中国国家自然科学基金(41201378)、中国博士后科学基金会(没有。2014 m561212),重庆市自然科学基金项目(cstc2014jcyjA00027)和重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ120526)。