论文部分内容阅读
随着信息技术的飞速发展,用户的信息环境及信息行为在不断变化,用户信息行为的改变扣追踪成为众多领域的关注热点。人物角色作为人机交互领域较为有效的用户建模方法,已在商业化交互设计实践中得到广泛使用,近年来数字图书馆研究领域就该方法的研究应用也做了一些有益的探索和尝试。当前人物角色模型的表示方式以文字描述型为主,用于辅助设计系统的交互界面。这种表示方法和应用过程都带有很重的主观因素,同时角色一旦被创建就很难调整。因此近几年,人们开始关注如何用量化方式客观建立和使用用户模型。本文提出将传统的文字描述型角色转换为人物角色一行为特征矩阵这一量化模型,并对此进行了探索性的验证和应用。
本文对国内外主要的人物角色研究项目和相关理论及方法进行了广泛调研,结合典型案例总结了人物角色在数字图书馆领域的应用与研究现状,指出目前的薄弱环节及进一步研究的切入点。在上述研究的基础上,首先根据人物角色量化模型的需求对传统角色创建与应用流程做出了相应调整,设计了人物角色量化模型的创建与应用流程的总体方案,并明确分析了量化角色模型创建过程中的几个关键问题及其解决方案。随后作者以实证研究的方式,在机构仓储系统的应用环境下,通过对用户行为日志的分析,采用聚类方法创建人物角色量化模型,识别出具有共同行为模式的用户群体类型,并采用最终聚类中心的人物角色一行为特征矩阵来表示人物角色量化模型。同时为进一步丰富人物角色量化模型的实证研究,为角色量化模型的应用寻找可行的途径,本文将其与数字图书馆的个性化推荐服务结合,利用实验验证了该模型为新用户推荐与其有共同行为模式的角色所偏爱的资源与服务的有效性。
通过以上研究,作者采用实证研究方法验证了人物角色量化模型创建的可行性和可用性,为进一步丰富人物角色表示方法提供了一条新的思路并进行了实践探索。