Kullanıcı Tercihleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Kullanıcı Tercihleri Hakkında Akıl Yürütme
Kişiselleştirme, birçok modern sistemin başarısı için kilit bir görev olarak tanımlanmıştır. ACM’nin Communications dergisinin bu konuya ayrılan özel sayısının editör yazısında yazdığı gibi, “kişiselleştirme herkes için farklı bir anlam ifade eder.” Kişiselleştirme çeşitli şekillerde olabilir; ancak, genel olarak, bir uygulamanın belirli bir son kullanıcıya ve onun amacına göre uyarlandığı mekanizmalar dizisi olarak tanımlanabilir.
Modern sistemler tipik olarak, çok sayıda görevi yerine getirmek için tasarlanmış geniş bir özellik grubuna sahiptir veya İnternet’te bulunan muazzam bir bilgi zenginliğini kullanarak çalışır.
Bir sistemin, kullanıcının istenen etkiyi elde etmesine yardımcı olma etkinliği ve kullanıcının sistemle etkileşiminden duyduğu memnuniyet, diğer faktörlerin yanı sıra, kullanıcının ilgili, özelleştirilebilir seçenekleri belirleme ve kullanma becerisine kritik olarak bağlıdır.
Sistemi optimum performans için yapılandırmak, kullanıcının birçok farklı görevle ilgili bireysel tercihlerini belirtmesini gerektirir. Bununla birlikte, kullanıcının bu tür kişisel bilgileri sağlama yeteneği, kişiselleştirmenin uygulanma biçimindeki aşağıdaki dezavantajlar nedeniyle genellikle büyük ölçüde zarar görür.
• Özelleştirme, bu tür kişisel bilgilerin kullanıldığı görevin bağlamından çıkarılan ayrı bir süreç olarak gerçekleştirilir, böylece kullanıcı bu tür bilgileri sağlamanın amacını ve avantajlarını gizler.
• Yararlı olabilecek kişisel bilgilerin miktarı bazen çok fazladır, bu nedenle sistemler tipik kabul edilen bir dizi ayarla kurulur. Daha fazla özelleştirme kullanıcı tarafından başlatılmalıdır. Bununla birlikte, deneyimsiz kullanıcılar, mevcut seçenekler hakkında bilgi eksikliği nedeniyle potansiyel faydaların farkında olsalar bile özelleştirmeden nadiren yararlanırlar. Sonuç olarak, deneyimler birçok kullanıcının özelleştirmeden büyük fayda sağlayabilecekken özelleştirmeden kaçındığını göstermektedir.
Yukarıdaki öğeler, özelleştirilebilir özellikleri yapılandırmaya yönelik tipik bir sürecin eksikliklerini karakterize eder. Öte yandan, yazılım geliştiricilerin kişiselleştirme için tasarım yaparken karşılaştıkları sorunlar var.
Belirtildiği gibi, “insan tarafı ve teknoloji tarafı” nın temel temsili anahtardır. Ancak, şu anda kullanımda olan temsiller, zaman zaman kolayca ayarlanabilme ve yeniden kullanılabilme esnekliğinden yoksundur. Bu, büyük ölçüde, kişiselleştirmeyi neyin oluşturduğuna dair titiz bir modelin yokluğunun bir sonucudur. Böyle bir modelin olmaması, çoğu sistem tarafından kullanılan ad hoc temsillerle sonuçlanır.
Burada sunduğumuz kişiselleştirme yaklaşımı, insan-bilgisayar etkileşiminin işbirlikçi modelinin insan-bilgisayar etkileşimi görüşüyle tezat oluşturduğu bir insan kullanıcı ile bir bilgisayar sistemi arasındaki işbirliği aracı olarak arayüzler görüşünden esinlenmiştir. kullanıcı için mevcut araçlardan oluşan bir set olarak bir sistem.
Teorik bir çerçeve olarak, işbirliği teorisi ve onun mevcut felsefi ve resmi matematiksel açıklamaları, sistemlerin hem tasarımına hem de kullanılabilirlik analizine bilgi sağlayabilir ve arayüzleri daha iyi işbirlikçi ortaklar haline getirmek için ele alınması gereken sorunları vurgulayabilir. Bu görünümün ardından oluşturulan arayüz örnekleri zaten oluşturulmuş ve açıklanmıştır.
Dil ayarları
Dil değiştirme programı
ÇİTA Tercih
Dil ayarları nasıl değiştirilir
Google dil değiştirme
Uygulama dili değiştirme
YÖK Atlas tercih robotu
Dil ayarları ne demek
İşbirliği teorileri şunları varsayar:
1. Tarafların ortak bir amaca bağlılığı ve
2. görevi tamamlamak için reçete konusunda anlaşma ve karşılıklı bilgi oluşturma çabasıyla bilgi ve iletişim
işbirlikçi bir etkinliğin temel özellikleri olarak. Doğrudan bu görüşten yola çıkarak, bizim yaklaşımımızda işbirlikçi sistem, kullanıcının bunu sağlamak için en motive olduğu zamanda, yani sistem bu tür bilgilerin verilmesi gereken bir görevi işlerken kişisel bilgileri ortaya çıkarma yeteneğine sahiptir. kritik.
Yaklaşımımızın ve uygulamasının yeniliği aynı zamanda, kişisel bilgilerin bildirimsel olarak bilgi amaçlı olarak toplanması görevini ve bir kullanıcının talebine yanıt olarak sistemin gerçekleştirdiği eylemlere ilişkin önkoşulları tanımlamasında yatmaktadır.
Bu, (a) toplanan tüm tercih bilgilerini depolayan bir bilgi tabanının kullanılmasıyla ve (b)
bilgi, bilgi eksikliği ve sistemin gerekli ancak eksik bilgileri elde etmek için yapabileceği eylemler hakkında özerk bir şekilde akıl yürütebilen otomatik bir akıl yürütme ve planlama sistemi.
Sistem, bilgileri otomatik olarak (örneğin, bir kişinin İnternet yer imleri gibi mevcut kişisel bilgileri inceleyerek) ve ayrıca doğrudan kullanıcı sorgulamasıyla gerçekleştirebilir. Bu kişiselleştirme yaklaşımı, sistemin kademeli olarak kullanıcının tercihlerine uyarlanmasını sağlar.
Yazılımın özelleştirilmesi olarak da bilinen son kullanıcı uyarlaması sorunu yeni değildir. İnternetin yakın zamanda patlaması ve günlük hayatımızda her yerde bulunması, bu konudaki araştırmaların ilerlemesi için, özellikle bilgi erişim arayüzlerinin özelleştirilmesi alanında, yeni zorluklar ve fırsatlar yaratmıştır.
Çok sayıda çalışma, aşırı bilgi yüklemesi konusunu ve bunun sonucunda etkili bilgi alma ihtiyacını ve sonuçların her bir ziyaretçinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış sunumunu ele almıştır.
Bu çalışmaların kapsamlı bir incelemesi bu bölümün kapsamı dışındadır; ancak, önde gelen yaklaşımları kısaca açıklıyoruz ve okuyucuya bir dizi ek referans sağlıyoruz. Web sitesi kullanım günlüklerinin mevcudiyeti, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi teknolojiler için mükemmel bir fırsat ve heyecan verici bir alan sağlamıştır.
Yapay zeka topluluğunda, Web’de otomatik kişiselleştirmeye yönelik iki yaklaşım keşfedildi ve en başarılı şekilde kullanıldı: uyarlanabilir Web siteleri ve işbirlikçi filtreleme vb.
Uyarlanabilir Web siteleri ve Web sitesi aracıları, bir Web sitesinin düzenini ve içeriğini dinamik olarak uyarlamaya çalışır veya kullanıcının Web sitesiyle ilk etkileşimini gözlemleyerek ve bunu daha önce gözlemlenen davranışlarla eşleştirerek her bir kullanıcı için bir gezinme yolu önerir.
Benzer şekilde, işbirlikçi filtreleme (Amazon.com muhtemelen en bilinen örnektir), benzer ilgi alanları veya istekleri olan önceki kullanıcıların seçimlerine dayanan öneriler oluşturan bir tekniktir.
Son zamanlarda, akıllı kullanıcı arayüzleri alanında, özellikle arayüz kişiselleştirmede birçok geleneksel yapay zeka kavramı ve tekniği uygulanmıştır (okuyucu için Uluslararası Akıllı Kullanıcı Arayüzleri Konferansı Bildiriler Kitabı’na atıfta bulunuyoruz).
Bir makale, çeşitli uygulama arayüzlerinin kullanıcı yönlendirmeli özelleştirmesi ve otomatik sistem uyarlaması için temsiller ve yöntemler geliştirmeyi amaçlayan bir dizi araştırma projesini incelemektedir.
Makine öğrenimi ve veri madenciliği teknolojilerinin Web tabanlı hesaplamaya birçok uygulaması, milyonlarca kullanıcının Web siteleri ile etkileşiminin çeşitli ayrıntılarını kaydeden günlüklerin mevcudiyeti ile etkinleştirildi. Aynı zamanda, Web tabanlı olmayan sistemler (örneğin, yaygın kullanılan masaüstü editörleri, elektronik tablolar vb.) da ortaya çıkan kişiselleştirme kültüründen yararlandı ve artık yaygın olarak birkaç kişiselleştirilebilir özellik içeriyor.
Bununla birlikte, kısmen gerçek kullanımlarına ilişkin ayrıntılı verilerin bulunmaması nedeniyle, yaygın masaüstü uygulamalarının kişiselleştirilmesine yönelik araştırmaların ilerlemesi geride kalmıştır. Bu makalede sunulan yazılım özelleştirme yöntemi, geniş bir yazılım araçları grubuna uygulanabilir ve yalnızca Web tabanlı sistemlerle sınırlı değildir.
ÇİTA Tercih Dil ayarları Dil ayarları nasıl değiştirilir Dil ayarları ne demek Dil değiştirme programı Google dil değiştirme Uygulama dili değiştirme YÖK Atlas tercih robotu