人机界面设计中的用户模型研究

用户模型是设计人机界面的主要依据,也是评价设计结果的主要评价标准。本文首先介绍了人机交互的基本流程,在深入研究用户认知特性的基础上,建立了用户知觉模型、认知模型、任务模型、出错模型和学习模型。基于五个基本模型的非理性用户模型的建立使得人机界面不仅能够通过认知因素来了解用户,也能够从非认知因素方面感知和理解用户。文章最后以实例论证了非理性用户模型在软件系统的应用。     

基于MRGP的普适计算可用性度量

普适计算模式追求随时随地的计算境界，对可用性管理提出了很高的要求。该文基于定量分析的角度，提出了一种基于马尔科夫重生过程(MRGP)的普适计算系统可用性度量方法，以解决关联用户的普适计算系统可用性度量问题。建立了具有双扩展特点的用户模型，分析了用户行为特征；构建了普适计算系统可用性的MRGP模型，对可用性进行了随机过程分析，并给出了对应瞬态和稳态行为的度量方法；结合普适计算模式的特点，定义了普适计算系统请求可用性度量。进行了数值分析，评价了用户和系统参数等因素对普适计算系统可用性度量的影响。     

基于Ontology的用户模型研究

针对现有本体用户模型的难点与不足，提出了一种改进的基于领域本体的用户模型（OBUM），利用文本挖掘技术构建领域本体，通过本体学习来完成用户模型的学习和更新。     

Formal Reduction of Interfaces to Large-scale Process Control Systems

A formal methodology is proposed to reduce the amount of information displayed to remote human operators at interfaces to large-scale process control plants of a certain type.The reduction proceeds in two stages.In the first stage,minimal reduced subsets of components,which give full information about the state of the whole system,are generated by determining functional dependencies between components.This is achieved by using a temporal logic proof obligation to check whether the state of all components can be inferred from the state of components in a subset in specified situations that the human operator needs to detect,with respect to a finite state machine model of the system and other human operator behavior.Generation of reduced subsets is automated with the help of a temporal logic model checker.The second stage determines the interconnections between components to be displayed in the reduced system so that the natural overall graphical structure of the system is maintained.A formal definition of an aesthetic for the required subgraph of a graph representation of the full system,containing the reduced subset of components,is given for this purpose. The methodology is demonstrated by a case study.     

基于ASPEN PLUS 用户模型技术的催化重整全流程模拟

采用用户模型技术，将自主开发的17集总反应动力学模型与ASPEN PLUS稳态流程模拟软件集成在一起，从而在ASPEN PLUS平台实现了包含重整反应装置在内的催化重整全流程模拟.这一技术既可以利用ASPEN PLUS强大的数据库、模型库和模拟优化功能，大大拓展模拟范围，又可以保持自定义反应模型的特点.整个流程全部仿照反应动力学模型，将300多种化合物定义成18种集总组分（含氢气），并采用专用于石油系统的物性计算方法.建立的ASPEN PLUS二次开发软件在某连续重整装置上获得了成功应用，模拟结果与实际操作值吻合得相当好，完全满足工业应用的要求.此软件可用于催化重整装置的生产调优、扩能改造和新装置的工艺设计.     

一种面向个性化服务的客户端细粒度用户建模方法

用户建模是实现个性化服务的关键技术。本文分析了二类用户建模存在的问题，给出了细粒度用户模型的定义，结合用户的背景知识，提出了一种客户端细粒度用户建模方法  。采用词频方法选择的特征子集和改进的k近邻分类器构成用户模型。本文的细粒度用户建模方法不需要用户的频繁交互．也不必对用户兴趣作推测，具有更好的系统亲和力  和性能。实验表明，当特征个数为40时，构建的细粒度用户模型的分类精度可达90％以上；在细粒度用户模型中，大量的特征对用户模型没有意义。     

信息交流模型及其实现机制的研究

从用户几信息的概念框架着手，本文试图探讨信息交流的诸多行为。在一个较严格的模型中，分析了继承、委托、授权三种和赤的定义和约束，说明了信息交流行为的复杂性 。本文也分析了实现这些模型所需要的机制。     

基于兴趣聚类的自动建模

针对传统粗兴趣粒度表示的建模方法不能准确描述每个用户的兴趣主题的问题,提出基于兴趣聚类的自动建模方法.利用文档聚类发现用户的多个子兴趣主题,从而提高对用户兴趣偏好描述的准确性.将该方法用于个性化信息检索,取得较好的效果.     

智能搜索引擎的研究与设计

本文根据现有搜索引擎的不足,提出了一个基于MAS的智能元搜索引擎模型。旨在帮助用户快速、准确地获得想要地Web信息。本系统以多Agent技术为基本框架,利用Agent的自治性和协作性来完成智能搜索,并详细讨论了元搜索引擎的建立、用户兴趣模型的建立和用户兴趣的学习。     

论坛社区用户时空特征建模与挖掘

用户建模是提供个性化服务的基础工作.结合数据挖掘在论坛社区系统中的运用,把言论行为建模为数据记录,提出基于时空特征属性的用户模型(spatiotemporal feature based user model)表示和挖掘算法.不同于传统的基于文本特征的用户模型,SFBUM提供了量化的用户在时间和空间维度上行为特征的描述,并通过实验表明该模型的稳定性以及在社区用户角色分类上的运用.