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用户模型及其学习方法 总被引:15,自引:2,他引:13
主要通过分析检索中影响个体用户满意度的用户相关度,指出了利用用户模型可以对用户的检索行为、信息需求喜好等进行学习和推导。然后重点阐述了在信息检索过程中,用户需求的特点及针对用户建模的方式和学习的方法,最后用户模型在检索中的应用前景及其存在的难点进行了简要的评述。 相似文献
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[目的/意义] 探讨高校用户使用图书馆OPAC系统遭遇检索失败时提问调整的应对方式。[方法/过程] 以北京师范大学图书馆为例,收集并对OPAC日志数据进行编码,分析用户采取停止检索、平移、泛化、专指及混合方式调整应对失败的情况。[结果/结论] 仅有十分之一的调整不做任何努力直接停止检索;在进行应对的情况中,平移调整最为常见(占44.2%),其次是泛化调整(占24.4%),专指与混合调整的情况比较少见。最后,从用户检索技巧培训和系统改进方面提出对策和建议。 相似文献
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[目的/意义]探讨任务类型、用户的认知需求与自我效能对数字图书馆用户检索失败的影响。[方法/过程]以认知复杂度为依据,设计5种类型的任务,招募30名图书馆用户,通过屏幕录制方法收集数据。[结果/结论]研究表明,任务类型和认知需求对整个任务的失败有显著性影响,而自我效能更多的影响检索过程中的阶段性提问失败。具体表现为:用户在完成认知复杂度越高的任务时,越容易遭遇任务失败;高认知需求的用户在完成任务时会遭遇较少的任务失败次数,且对任务的完成程度评价较高;高自我效能的用户则在检索过程中会遭遇较少的提问失败次数。 相似文献
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以用户情感为线索的图像检索研究 总被引:1,自引:0,他引:1
图像的分析、组织与检索一直是人们所关心的热点问题。图像不仅反映了特定的对象和内容,还具有一定的视觉感染效果,常能激发人们产生某种印象、感觉,甚至是情绪、情感。以用户情感为线索的图像检索研究,目的在于令检索系统能够更好地理解和把握用户心理感觉上对图像检索的要求,令检索结果更接近于用户的情感需求。本文介绍了以用户情感为线索检索图像的产生背景,实现原理、检索流程、检索系统的一般架构,以及当前相关研究的现状。最后,展望了其应用发展前景。 相似文献
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[目的/意义]结合面部表情识别技术,关注搜索过程的情绪与相关因素的关系,探讨搜索过程的情绪与搜索交互行为、体验的关系,为基于搜索交互行为的用户情绪识别与预测提供参考,为用户搜索交互过程的体验提升提供借鉴。[方法/过程]通过实验研究,招募48名被试分为两组,分别在有时间限制和无时间限制情况下完成三个指定任务,收集用户的表情数据、行为数据和相关自评数据。[结果/结论]研究结果表明:搜索过程中,用户表现的中性情绪占比最高(58.03%),其次是消极情绪(29.88%),积极情绪出现比例最少(12.10%);用户的非中性情绪出现占比越高,搜索后体验越差,反之,中性情绪出现占比越高,用户搜索后体验越好。有时间限制组的用户表现的悲伤、厌恶、惊讶、高兴比例都显著高于无时间限制组;同时,中性情绪出现比例显著低于无时间限制组。高任务难度感知组用户表现出更多厌恶、愤怒情绪,更少中性情绪。页面切换场景下更容易出现非中性情绪。搜索过程中的中性情绪越多,用户在搜索后的体验越好,而消极情绪和积极情绪的占比都与搜索后体验呈现负相关。 相似文献