移動應(yīng)用（APP）已經(jīng)深入人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾�方面。在工業(yè)界產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)中,研究APP的用戶體驗以指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計和創(chuàng)新是一項十分重要的工作。目前,由于傳統(tǒng)用戶研究方法的局限,對APP內(nèi)用戶行為（即對App各項功能的操作和使用）的認(rèn)識和研究仍然存在很大盲區(qū),是一個亟待解決的問題。本文作者基于一種情境感知的用戶數(shù)據(jù)采集工具CAUX,探索建立APP內(nèi)用戶行為的捕獲與分析方法,并驗證方法的有效性和應(yīng)用價值。本文工作分為三部分:（1）APP內(nèi)用戶行為捕獲:在情境感知用戶數(shù)據(jù)采集工具CAUX上,通過情境感知、屏幕錄制、定時截屏、圖像對比等技術(shù),設(shè)計開發(fā)了 APP內(nèi)用戶行為捕獲功能。（2）APP內(nèi)用戶行為分析:使用統(tǒng)計分析方法,建立三類指標(biāo)對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并通過圖表展示用戶的任務(wù)執(zhí)行特征、功能使用特征及人群分類;使用基于情境信息的CPrefixSpan算法,挖掘在不同情境下用戶的頻繁任務(wù)執(zhí)行路徑,與期望路徑對比發(fā)現(xiàn)奇異點,從而幫助發(fā)現(xiàn)特定情境下的用戶體驗問題和需求。（3）有效性驗證:選取網(wǎng)易有道詞典App的用戶研究項目為應(yīng)用案例,對13名用戶樣本,進(jìn)行為期一個月的用戶行為觀察和分析,從中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．?１?ＣＡＵＸ情境感知模型??Ｆｉｇ．?３．１?Ｃｏｎｔｅｘｔ－ａｗａｒｅ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ＣＡＵＸ??

?移動ＡＰＰ內(nèi)用戶行為捕獲與分析方法的研宄???情境獲取是指通過傳感器、系統(tǒng)狀態(tài)信息等方式獲得環(huán)境狀態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)和??用戶狀態(tài)及行為，保存為情境信息；情境處理是指篩選情境信息，進(jìn)行情境推??理，構(gòu)建用戶完整的情境；服務(wù)調(diào)用是指根據(jù)情境觸發(fā)調(diào)用指定的數(shù)據(jù)采集服??務(wù)。?．?．??ＣＵＡＸ作為輔助ＵＸ研宄人員進(jìn)行用戶研宄的自動工具，需要與人工方法結(jié)??合使用。圖３．２展示了?ＣＡＵＸ系統(tǒng)工作流程，總體可分為４個步驟：??（１）研宄人員設(shè)置指令。研究人員根據(jù)案例研究目標(biāo)形成數(shù)據(jù)采集意圖，??篩選情境信息作為指令的觸發(fā)條件，制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集操作，組織生成指令文??件并上傳到服務(wù)器。??（２）客戶端解析指令文件。用戶安裝運行ＣＡＵＸ，客戶端自動從服務(wù)器下??載指令。指令解析模塊負(fù)責(zé)循環(huán)解析指令，并逐條存儲在一個表結(jié)構(gòu)中。??（３）客戶端監(jiān)聽情境信息。循環(huán)監(jiān)聽判斷情境信息，若當(dāng)下情境滿足指令??的觸發(fā)條件，則跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；若不滿足則繼續(xù)循環(huán)監(jiān)聽。??（４）執(zhí)行數(shù)據(jù)采集。情境信息與指令觸發(fā)條件相匹配時，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集操??作，采集得到的主、客觀數(shù)據(jù)暫存在本地文件夾中。上傳數(shù)據(jù)時，通信模塊會將??存儲在本地的數(shù)據(jù)全部上傳至服務(wù)器。ＵＸ研宄人員可以在服務(wù)器中查看并下載??數(shù)據(jù)，進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析工作。??ｕｘ研究人員?服務(wù)器端?客戶端?用戶??．．Ｉ???＿！?下載數(shù)據(jù)采集指令?安裝運行程序??確定案例研究?生成對應(yīng)的ＡＰＫ?????目標(biāo)?？?文件?”??｜?＋?ｎ?ｆ?Ｊ￣解“指令??形成￡據(jù)采集?ｐ監(jiān)嘛境信息??｜?指令與編??——Ｖ?＾?１數(shù)據(jù)文

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???ＣＡＵＸ處于初步探索階段，其采集的數(shù)據(jù)種類、功能等還有待提升和改進(jìn)，??目前采集的數(shù)據(jù)種類如圖３．３所示，可以看到目前采集的數(shù)據(jù)種類局限于ＡＰＰ外??的數(shù)據(jù)，ＡＰＰ內(nèi)的行為數(shù)據(jù)主要依靠彈出問卷這種用戶自報告方式來捕獲，這種??方式對用戶侵?jǐn)_性大，＿可行性較低。ＡＰＰ內(nèi)的用戶行為還是一個盲區(qū)。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]CAUXT:幫助研究人員在感興趣的情境中采集用戶體驗數(shù)據(jù)[J]. 韓立,劉正捷.  計算機科學(xué). 2018(07)
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[4]基于情境感知的遠(yuǎn)程用戶體驗數(shù)據(jù)采集方法[J]. 韓立,劉正捷,李暉,余晨曄,張軍,陳媛嫄.  計算機學(xué)報. 2015(11)
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[6]一種基于選擇性協(xié)同學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)用戶異常行為檢測方法[J]. 陸悠,李偉,羅軍舟,蔣健,夏怒.  計算機學(xué)報. 2014(01)

碩士論文
[1]基于交互的移動用戶興趣發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 李夢雪.北京交通大學(xué) 2018
[2]用戶移動端與社交端行為建模與模式分析[D]. 于浩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]手機上網(wǎng)用戶行為分析的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 呂誠.北京交通大學(xué) 2013
[4]基于自然交互方式的移動終端產(chǎn)品交互設(shè)計研究[D]. 孫傳祥.山東大學(xué) 2012
[5]灰色馬爾可夫預(yù)測模型在臺風(fēng)誘發(fā)災(zāi)害研究中的應(yīng)用[D]. 姜昊.中國海洋大學(xué) 2009



本文編號：2959282