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移动APP内用户行为捕获与分析方法的研究

发布时间:2021-01-05 20:50
  移动应用(APP)已经深入人们日常生活的各个方面。在工业界产品设计开发中,研究APP的用户体验以指导产品设计和创新是一项十分重要的工作。目前,由于传统用户研究方法的局限,对APP内用户行为(即对App各项功能的操作和使用)的认识和研究仍然存在很大盲区,是一个亟待解决的问题。本文作者基于一种情境感知的用户数据采集工具CAUX,探索建立APP内用户行为的捕获与分析方法,并验证方法的有效性和应用价值。本文工作分为三部分:(1)APP内用户行为捕获:在情境感知用户数据采集工具CAUX上,通过情境感知、屏幕录制、定时截屏、图像对比等技术,设计开发了 APP内用户行为捕获功能。(2)APP内用户行为分析:使用统计分析方法,建立三类指标对用户行为数据进行分析,并通过图表展示用户的任务执行特征、功能使用特征及人群分类;使用基于情境信息的CPrefixSpan算法,挖掘在不同情境下用户的频繁任务执行路径,与期望路径对比发现奇异点,从而帮助发现特定情境下的用户体验问题和需求。(3)有效性验证:选取网易有道词典App的用户研究项目为应用案例,对13名用户样本,进行为期一个月的用户行为观察和分析,从中发现现有... 

【文章来源】:大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】:84 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

移动APP内用户行为捕获与分析方法的研究


图3.?1?CAUX情境感知模型??Fig.?3.1?Context-aware?model?of?CAUX??

工作流程图,工作流程,情境,数据采集


?移动APP内用户行为捕获与分析方法的研宄???情境获取是指通过传感器、系统状态信息等方式获得环境状态、系统状态和??用户状态及行为,保存为情境信息;情境处理是指筛选情境信息,进行情境推??理,构建用户完整的情境;服务调用是指根据情境触发调用指定的数据采集服??务。?.?.??CUAX作为辅助UX研宄人员进行用户研宄的自动工具,需要与人工方法结??合使用。图3.2展示了?CAUX系统工作流程,总体可分为4个步骤:??(1)研宄人员设置指令。研究人员根据案例研究目标形成数据采集意图,??筛选情境信息作为指令的触发条件,制定相应的数据采集操作,组织生成指令文??件并上传到服务器。??(2)客户端解析指令文件。用户安装运行CAUX,客户端自动从服务器下??载指令。指令解析模块负责循环解析指令,并逐条存储在一个表结构中。??(3)客户端监听情境信息。循环监听判断情境信息,若当下情境满足指令??的触发条件,则跳转到数据采集模块进行数据采集;若不满足则继续循环监听。??(4)执行数据采集。情境信息与指令触发条件相匹配时,进行数据采集操??作,采集得到的主、客观数据暂存在本地文件夹中。上传数据时,通信模块会将??存储在本地的数据全部上传至服务器。UX研宄人员可以在服务器中查看并下载??数据,进行后续的数据分析工作。??ux研究人员?服务器端?客户端?用户??..I???_!?下载数据采集指令?安装运行程序??确定案例研究?生成对应的APK?????目标???文件?”??|?+?n?f?J ̄解“指令??形成£据采集?p监嘛境信息??|?指令与编??——V?^?1数据文

种类,数据,海事,用户行为


?大连海事大学硕士学位论文???CAUX处于初步探索阶段,其采集的数据种类、功能等还有待提升和改进,??目前采集的数据种类如图3.3所示,可以看到目前采集的数据种类局限于APP外??的数据,APP内的行为数据主要依靠弹出问卷这种用户自报告方式来捕获,这种??方式对用户侵扰性大,_可行性较低。APP内的用户行为还是一个盲区。??

【参考文献】:
期刊论文
[1]CAUXT:帮助研究人员在感兴趣的情境中采集用户体验数据[J]. 韩立,刘正捷.  计算机科学. 2018(07)
[2]移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知研究[J]. 张继东.  情报理论与实践. 2017(01)
[3]数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析[J]. 黄文彬,吴家辉,徐山川,王军.  情报科学. 2016(07)
[4]基于情境感知的远程用户体验数据采集方法[J]. 韩立,刘正捷,李晖,余晨晔,张军,陈媛嫄.  计算机学报. 2015(11)
[5]基于日志挖掘的移动搜索用户行为研究综述[J]. 王继民,李雷明子,郑玉凤.  情报理论与实践. 2014(03)
[6]一种基于选择性协同学习的网络用户异常行为检测方法[J]. 陆悠,李伟,罗军舟,蒋健,夏怒.  计算机学报. 2014(01)

硕士论文
[1]基于交互的移动用户兴趣发现系统的设计与实现[D]. 李梦雪.北京交通大学 2018
[2]用户移动端与社交端行为建模与模式分析[D]. 于浩.哈尔滨工业大学 2016
[3]手机上网用户行为分析的关键技术研究与应用[D]. 吕诚.北京交通大学 2013
[4]基于自然交互方式的移动终端产品交互设计研究[D]. 孙传祥.山东大学 2012
[5]灰色马尔可夫预测模型在台风诱发灾害研究中的应用[D]. 姜昊.中国海洋大学 2009



本文编号:2959282

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