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中国微信发展的量化研究 被引量:49
1
作者 匡文波 《国际新闻界》 CSSCI 北大核心 2014年第5期147-156,共10页
2013年以来,中国微信进入稳定发展期。在研究中,我们对微信2013年的发展进行了量化研究,样本规模为1200人,涵盖北京、武汉、广州三大城市。作者基于量化研究,探索了微信用户的行为特征、用户结构、微信的传播优势、不足等。作者发现微... 2013年以来,中国微信进入稳定发展期。在研究中,我们对微信2013年的发展进行了量化研究,样本规模为1200人,涵盖北京、武汉、广州三大城市。作者基于量化研究,探索了微信用户的行为特征、用户结构、微信的传播优势、不足等。作者发现微信信息的可信度最高,微信、微博、网络新闻信息、报纸、广播、电视新闻的信任度分别为:63.4%、38.6%、21.7%、19.6%、14.6%、33.9%。作者最后展望了微信发展态势,并提出了发展对策。 展开更多
关键词 微信 微信用户 媒体信任度 现状分析 发展对策
原文传递
一种改进的协同过滤推荐算法 被引量:42
2
作者 王茜 王均波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期226-228,243,共4页
传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响,仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果,也忽略了用户特征对推荐的影响。针对上述问题,引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量,对协同... 传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响,仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果,也忽略了用户特征对推荐的影响。针对上述问题,引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量,对协同过滤算法寻找用户的最近邻居集合过程进行了改进,体现了时间效应、用户偏好程度和用户特征。采用MovieLens数据集进行了一系列对比实验,结果表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度。 展开更多
关键词 协同过滤 时间效应 用户偏好度 用户特征向量
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基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法 被引量:28
3
作者 陈志敏 李志强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1748-1750,1755,共4页
在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡... 在数据极度稀疏的环境下,仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法,在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度,使得最近邻的确定更加准确;预测评分时,通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度,并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明,改进后的算法有效解决了系统冷启动问题,明显提高了系统推荐的准确度。 展开更多
关键词 协同过滤 相似性计算 用户特征 冷启动
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大数据网络中用户特征数据准确检测仿真 被引量:11
4
作者 王玥 《计算机仿真》 北大核心 2017年第6期415-418,共4页
对大数据网络中用户特征数据进行准确检测,可对用户进行准确定位,提高用户的服务质量。进行特征数据检测时,应对大数据网络中用户特征数据间的关联度进行计算,获取数据聚类中心,并结合数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选完成检测... 对大数据网络中用户特征数据进行准确检测,可对用户进行准确定位,提高用户的服务质量。进行特征数据检测时,应对大数据网络中用户特征数据间的关联度进行计算,获取数据聚类中心,并结合数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选完成检测,但是传统方法通过将用户特征数据周期定义为一个函数,依据不同特征的支持度和置信度完成检测,但是无法利用数据的关联性获取聚类中心,不能计算数据类型判断阈值,降低了检测的准确性,提出一种基于均值密度中心估计的大数据网络中用户特征数据准确检测方法。先利用特征提取方法对用户特征数据进行初步的分类与特征识别,融合于关联度检测原理对各用户特征间的关联度进行计算,在此基础上采用均值密度的中心估计方法获取用户特征数据数据聚类中心,计算出以全部用户数据点为核心的用户数据中心密度集合,设定用户数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选,完成了大数据网络中用户特征数据准确检测。仿真结果表明,所提方法可以较好的实现对大数据网络中用户特征数据数据的检测,而且具有很好的应用价值。 展开更多
关键词 大数据网络 用户特征 均值密度中心估计 检测
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非线性组合的协同过滤推荐算法 被引量:11
5
作者 李国 张智斌 +2 位作者 刘芳先 姜波 姚文伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期3063-3067,共5页
协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出... 协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集;初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性;最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大。实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度。 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 用户特征 项目属性 时间权限
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协同过滤算法中冷启动问题研究 被引量:8
6
作者 邵煜 谢颖华 《计算机系统应用》 2019年第2期246-252,共7页
为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同... 为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题. 展开更多
关键词 协同过滤 冷启动 用户特征 层次聚类 相似度
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A study on service quality evaluation of digital libraries in China based on tetra-class model 被引量:2
7
作者 Changping HU Weiwei YAN Yuan HU 《Chinese Journal of Library and Information Science》 2013年第2期14-32,共19页
Purpose: This study intends to evaluate the service quality of academic digital libraries(DLs)in China. By utilizing tetra-class model which concentrates on categorizing services according to their contributions to us... Purpose: This study intends to evaluate the service quality of academic digital libraries(DLs)in China. By utilizing tetra-class model which concentrates on categorizing services according to their contributions to user satisfaction, this paper attempts to visually categorize the specific DL service elements to reveal their present performances, and then further explain the categorizing variations among different groups of users to discover the user preference.Design/methodology/approach: This paper carries out a survey to evaluate user experience on 27 typical DL services summarized from our investigations of representative Chinese university DLs. Based on the five-point Likert-type scale evaluation, the users’ attitudes toward specific service element are divided into negative and positive dimensions. Afterwards,a correspondence analysis is applied to calculate the contributions to satisfaction and dissatisfaction of each service element based on tetra-class model. As a result, the DL service elements of Chinese academic libraries are classified into four categories(i.e. Basic, Secondary,Plus, and Key). Finally, we compared the categorizing variations.Findings: The results show that the DL service elements of Chinese academic libraries are all distributed in Basic and Key services regarding information retrieval and informationorganizing; 80% of the interaction services elements are Plus services, while 50% of the Secondary services are information-providing services. The results also reveal that service categorization is obviously influenced by the users’ education background, especially their disciplines. Furthermore, the users who are older, more highly-educated, or studying in higher reputation universities are more likely to evaluate DL services as either critical or useless.Research limitations: Tetra-class model cannot reveal the interplay among the DL service elements. In addition, the user segmentation in our studies is limited to the sample structure.Practical implications: This empirical study fo 展开更多
关键词 Digital library(DL) Tetra-class model user satisfaction user preference user characteristic Service categorization
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基于用户行为分析的PPTV点播系统测量研究 被引量:5
8
作者 胡鑫 陈兴蜀 +1 位作者 王海舟 刘磊 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第8期97-101,共5页
利用基于协议分析和逆向工程的主动测量方法对PPTV点播系统进行了研究,通过对PPTV点播协议进行分析,获悉该协议的通信格式和语义信息,总结出了PPTV点播系统的工作原理,在此基础上设计并实现了基于分布式网络爬虫的PPTV点播系统主动测量... 利用基于协议分析和逆向工程的主动测量方法对PPTV点播系统进行了研究,通过对PPTV点播协议进行分析,获悉该协议的通信格式和语义信息,总结出了PPTV点播系统的工作原理,在此基础上设计并实现了基于分布式网络爬虫的PPTV点播系统主动测量平台,并对该平台获取的用户数据进行统计分析,获得了PPTV点播系统部分用户行为特征.研究结果对P2P点播系统的监控及优化提供了研究方法. 展开更多
关键词 P2P点播 协议分析 爬虫 主动测量 行为特征
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基于用户特征的文献个性化推荐系统研究 被引量:5
9
作者 肖诗伯 郭秀英 《网络新媒体技术》 2018年第4期24-33,共10页
为帮助科研用户在学术数据库中更好的发现适合自身需求的文献,改善海量文献带来的"长尾效应"和"马太效应"。设计合理的文献推荐系统架构、详细的推荐引擎工作流程。以用户的科研统计学特征、行为特征、社交网络特... 为帮助科研用户在学术数据库中更好的发现适合自身需求的文献,改善海量文献带来的"长尾效应"和"马太效应"。设计合理的文献推荐系统架构、详细的推荐引擎工作流程。以用户的科研统计学特征、行为特征、社交网络特征为研究对象,综合运用多种算法来增强和互补,并在算法中降低热门文献权重和惩罚高相关度文献。实验结果表明该推荐系统有较好准确度,能发现适合用户的文献,并能改善相关负面效应。 展开更多
关键词 推荐系统 用户特征 协同过滤 机器学习 个性化 文献
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问题特征与用户特征对在线用户新冠肺炎疫情知识共享行为的动态影响:问题信息量与问题聚焦度
10
作者 吴红 申婧璇 +1 位作者 邓朝华 张博文 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期319-331,共13页
社交媒体作为信息传递、观点交流和帮助寻求的重要媒介,在新冠肺炎病毒爆发期间发挥着尤为重要的作用。如何促进用户知识共享是社交媒体研究热点。以新冠肺炎疫情为研究背景,从谁在发帖和如何发帖两个维度探究在线知识共享行为。首先,基... 社交媒体作为信息传递、观点交流和帮助寻求的重要媒介,在新冠肺炎病毒爆发期间发挥着尤为重要的作用。如何促进用户知识共享是社交媒体研究热点。以新冠肺炎疫情为研究背景,从谁在发帖和如何发帖两个维度探究在线知识共享行为。首先,基于LDA算法对相关帖子进行主题聚类,获得帖子的问题特征;纳入问题特征与用户特征,重点关注帖子问题信息量与聚焦度,构建用户知识共享行为的影响因素模型;考虑事件发展的3个阶段,探究影响因素在不同阶段影响的差异性。研究结果表明:通过提高问题聚焦度与信息量可以有效促进用户的在线知识共享行为。在事件发展的不同阶段(初期、爆发期、缓和期),问题特征和用户特征的影响具有异质性。社会认同对身份标识/社会连接与知识共享行为关系的调节作用显著。为知识共享行为的相关研究提供了新的研究视角,研究结果对用户行为和平台规则制定具有一定的指导作用。 展开更多
关键词 知识共享 社交媒体 问题信息量 问题聚焦度 用户特征
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中国社交类应用用户行为研究 被引量:2
11
作者 陈云 《互联网天地》 2014年第1期57-63,共7页
"社交类应用"泛指具有社交功能的互联网应用,包括社交网站、微博、即时通信工具、博客、论坛等,本文重点研究社交网站、微博以及即时通信工具。在社交类应用用户特征及重叠情况、社交类应用用户变化以及各社交类应用用户使用... "社交类应用"泛指具有社交功能的互联网应用,包括社交网站、微博、即时通信工具、博客、论坛等,本文重点研究社交网站、微博以及即时通信工具。在社交类应用用户特征及重叠情况、社交类应用用户变化以及各社交类应用用户使用行为差异的研究基础上,分析了社交类应用对新闻资讯类网站、网络购物、手机在线游戏等相关产业的影响,并对社交类应用的发展提出了相关建议。 展开更多
关键词 社交类应用 社交网站 微博 即时通信 用户特征 使用行为差异 新闻资讯类网站 网络购物 手机在线游戏
原文传递
泛在环境下实体图书馆用户使用行为实证研究 被引量:1
12
作者 阚德涛 《现代情报》 CSSCI 2014年第10期139-142,共4页
利用最近4年的图书馆门禁用户入馆记录、借书记录等数据,从整体、用户类型、用户年级、用户专业、行为类别角度对泛在环境下的实体图书馆用户使用行为进行了实证研究,结果表明:实体图书馆整体利用情况呈明显下降趋势,用户类型、用户年... 利用最近4年的图书馆门禁用户入馆记录、借书记录等数据,从整体、用户类型、用户年级、用户专业、行为类别角度对泛在环境下的实体图书馆用户使用行为进行了实证研究,结果表明:实体图书馆整体利用情况呈明显下降趋势,用户类型、用户年级对用户使用行为存在明显影响,用户专业对用户行为有影响但不明显,阅览空间使用成为用户行为最主要的部分。研究结果为图书馆优化实体图书馆服务提供了参考依据。 展开更多
关键词 用户行为 实体图书馆 用户特征 泛在环境
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基于内容聚类的图书信息查询系统设计 被引量:1
13
作者 郭天兵 《现代电子技术》 2021年第10期158-162,共5页
为提高图书信息查询系统的查询速度,设计一种基于内容聚类的图书信息查询系统。首先对处理器、存储器与控制器等系统硬件进行设计,选用型号为AM29F040存储器的固化程序和保存图书信息,并选用STM32F103芯片设计控制器,满足存储卡的读/写... 为提高图书信息查询系统的查询速度,设计一种基于内容聚类的图书信息查询系统。首先对处理器、存储器与控制器等系统硬件进行设计,选用型号为AM29F040存储器的固化程序和保存图书信息,并选用STM32F103芯片设计控制器,满足存储卡的读/写速度。在系统的软件部分,定义书目关联规则,然后对查询后返回的书目信息进行内容聚类,以此完成基于内容聚类的图书信息查询系统的设计。实验结果证明,此次研究的系统有效减少了系统的图书信息查询时间,并提高了查询内容预测的准确度与用户满意度,具有实际应用意义。 展开更多
关键词 图书信息查询 系统设计 内容聚类 用户特征 关联规则 内容预测
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校园信息精准推送系统设计与实践 被引量:1
14
作者 黄红涛 《现代信息科技》 2021年第8期1-4,共4页
文章以高校信息化建设过程中不断增多的信息系统及服务资源为创作背景,旨在为用户提供更好的体验,提升师生的信息化应用体验。以标签规则为模板,采集整理校园信息化多种数据来源,其中涵盖学校师生的基础信息数据、公共服务信息、业务数... 文章以高校信息化建设过程中不断增多的信息系统及服务资源为创作背景,旨在为用户提供更好的体验,提升师生的信息化应用体验。以标签规则为模板,采集整理校园信息化多种数据来源,其中涵盖学校师生的基础信息数据、公共服务信息、业务数据及部分流式数据;使用NDCG算法,建立信息推送模型,通过多轮的实验测试,不断细化推送系统的相关参数,致力于开发一个精确度较高和运行稳定的推送模型。 展开更多
关键词 用户特征 数据采集 数据画像 推送系统
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个人健康管理视角下量化自我初始参与用户特征及模式研究
15
作者 徐孝婷 朱庆华 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2022年第5期51-62,共12页
伴随传感器技术的发展,量化自我吸引了越来越多用户的关注,对个人健康管理发挥了极大作用,然而参与者短期内也往往出现转移、中辍等行为。为了更好地激发用户持续参与并促进量化自我服务发展,文章聚焦于量化自我初始阶段参与者的特征和... 伴随传感器技术的发展,量化自我吸引了越来越多用户的关注,对个人健康管理发挥了极大作用,然而参与者短期内也往往出现转移、中辍等行为。为了更好地激发用户持续参与并促进量化自我服务发展,文章聚焦于量化自我初始阶段参与者的特征和参与模式。通过问卷调查获取相关数据,从人口统计变量、健康状态和意识变量、健康技术态度和经验变量3个方面对用户特征进行分析,并基于类型理论从Who、What、Why、How四个角度归纳参与模式。研究发现量化自我初始参与者主要是女性、中青年、高收入、慢性病、健康意识高的群体;量化自我工具有物理设备和应用程序两大类,其中用户更多使用可穿戴设备(72%)和移动终端应用程序(80%);此外,初始参与者的动机包含有目的性以及无目的性;初始追踪的内容更多是运动锻炼、睡眠、体重、步数、饮食等。文章结果对于识别目标用户、精准提供健康服务提供了依据,尤其对促进“健康中国”战略发展具有实践意义。 展开更多
关键词 量化自我 参与 用户特征 参与模式 类型理论
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大规模多维网络伪装入侵信息高效识别仿真
16
作者 康苏明 《计算机仿真》 北大核心 2019年第9期402-405,464,共5页
大规模多维网络伪装入侵常指那些非合法用户伪装成授权用户,进入系统查看重要信息或盗取关键信息的违法行为,大部分伪装检测方法要通过获取用户敏感信息来检测,检测率低并误报率高,无法全面推广。针对上述问题,提出大规模多维网络伪装... 大规模多维网络伪装入侵常指那些非合法用户伪装成授权用户,进入系统查看重要信息或盗取关键信息的违法行为,大部分伪装检测方法要通过获取用户敏感信息来检测,检测率低并误报率高,无法全面推广。针对上述问题,提出大规模多维网络伪装入侵信息高效识别方法,首先通过聚类方法构建入侵检测系统模型,依据前面模型构建入侵数据信息库,然后利用信息熵与增量熵值对比识别入侵信息,最后采用最小支持度函数、矩阵算法对入侵信息进行检测。实验结果表明,上述方法能够高效识别伪装入侵信息,并保证授权用户隐私不受侵犯,提高系统识别率、降低误报识别率,与此同时系统检测延时近似为零毫秒。 展开更多
关键词 大规模多维网络 伪装入侵 用户隐私 高效识别 用户特征
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基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析 被引量:37
17
作者 魏小曼 余昆 +3 位作者 陈星莺 颜拥 张爽 景伟强 《电力需求侧管理》 2018年第1期15-19,35,共6页
电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法... 电力大用户是供电企业的重点用户,其在电力市场环境下的潜在价值以及发展趋势与供电企业的利益密切相关。为了识别出有价值的大用户行为与价值特征,提出基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和K-means算法相结合的电力大用户细分方法。首先,从现有指标中提取出关键细分指标,并考虑电力大用户近期和长期的电费增长率,提出评估大用户发展潜力的细分指标;其次,将AP和K-means 2种算法相结合,基于细分指标对电力大用户进行细分,以解决寻找初始聚类中心以及聚类数的问题,同时避免K-means聚类时容易陷入局部最优的问题;算例分析以浙江某地区的用户数据为基础进行算例分析,验证所提出的电力大用户细分方法切实可行。 展开更多
关键词 大用户细分 细分指标 聚类算法 用户特征群
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基于行为感知的用户画像技术 被引量:13
18
作者 尤明辉 殷亚凤 +1 位作者 谢磊 陆桑璐 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期608-614,638,共8页
为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等... 为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等,构建初步的用户画像.实验结果表明,利用该方法能够较好地识别用户行为并构建用户画像,其中行为识别的准确率为87.2%,针对性别、社交性格、压力状态3个具体用户特性的预测准确率分别为81.8%、72.7%、72.7%. 展开更多
关键词 智能手机 惯性传感器 行为感知 用户特性挖掘 用户画像
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基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法 被引量:12
19
作者 刘发升 洪营 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第6期1172-1176,共5页
随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充... 随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 云模型 用户特征属性相似性 打分偏好 云相似性
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影响图标搜索绩效因素的研究进展 被引量:7
20
作者 王宪宇 李宏汀 马舒 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第6期206-211,共6页
目的对影响图标搜索绩效因素的研究进行梳理和总结。方法从人-机-环角度,统合分析目前研究的影响因素,将其分为三大类(图标特征、任务特征、用户特征)。首先从现有研究的焦点——图标特征因素介绍,将其具体分为设计元素和布局因素,并对... 目的对影响图标搜索绩效因素的研究进行梳理和总结。方法从人-机-环角度,统合分析目前研究的影响因素,将其分为三大类(图标特征、任务特征、用户特征)。首先从现有研究的焦点——图标特征因素介绍,将其具体分为设计元素和布局因素,并对相关研究进行梳理、分析和总结。接着从已有研究范式的角度介绍任务特征因素。最后从图标搜索主体——人的角度,分析总结与图标搜索绩效相关的影响因素。结论随着图标类型和数量的增加,视觉搜索面临的复杂性将变大。未来,根据不同图标搜索绩效影响因素的作用机制,制定出有利于视觉搜索的图标设计规范也越来越重要。图标搜索绩效领域相关影响因素研究的结果应用潜力巨大。 展开更多
关键词 图标 搜索绩效 图标特征因素 任务特征因素 用户特征因素
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