用户行为与情绪模型在软件可用性研究中的应用

该文档是关于人工智能领域中机器学习在软件可用性研究的应用，主要探讨了面向用户行为模型的软件可用性评估、度量、建模以及测试方法。该研究结合了心理学理论，建立了情感模型，并对软件可用性的度量模型进行了深入分析。 在第一章中，作者介绍了问题的背景，指出当前研究现状，明确了研究内容，包括用户行为模型和软件可用性的关系，以及研究的意义和创新点。论文结构清晰，分为理论基础、软件用户情绪模型与可用性度量、用户行为模型建模与可用性测试、软件可用性质量特性及相关性分析等章节。 第二章阐述了可用性理论，包括其概念和历史，强调以用户为中心的设计方法，以及可用性工程和测试的重要性。此外，还讨论了用户信息处理模型，涵盖了人类信息处理过程，以及用户生理、心理、个人背景和使用环境如何影响用户体验。 第三章中，作者构建了基于用户认知过程的软件可用性评估模型，利用隐马尔可夫模型（HMM）来训练用户行为和情绪的关系。提出了软件可用性度量模型，结合心理学理论，如用户愉悦程度P、觉醒程度A和统治程度D对软件可用性的影响。并通过实验验证了这些度量方法的有效性。 第四章聚焦于用户行为模型的建立和可用性测试。讨论了软件可用性测试在软件生命周期中的位置，提出了一种软件可用性模式检查框架。通过用户动态行为的监测与收集，进行使用者模式聚类，利用马尔可夫模型（Markov model）和状态网络（STNs）进行建模。此外，还定义了一系列评价指标，如状态首达率、常返态访问概率、状态回访率等，用于评估软件的交互过程。 第五章探讨了软件可用性的质量特性，引入了认知图和模糊认知图的概念，以分析软件各功能特性之间的相关性，进一步提升软件的可用性质量。 这篇研究深入探讨了人工智能和机器学习在提高软件可用性方面的应用，通过用户行为模型和情绪分析，提出了一套科学的度量和测试方法，对软件开发和优化具有重要的指导价值。