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题名网络服务用户体验定量评价方法和实证分析
被引量：9
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作者
吴茜媛
刘敏
郑庆华
张云强
李庆瑜
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机构
西安交通大学计算机科学与技术系
陕西省天地网技术重点实验室
上海网达软件股份有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期154-158,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(IRT13035
61221063
+3 种基金
61103160)
国家科技支撑计划项目(2012BAI34B01)
教育部人文社会科学研究项目(12YJC880117)
上海市软件和集成电路产业发展专项资金资助项目(120421)
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文摘
随着服务经济的发展,用户体验成为网络服务能否被接受的关键。当前的用户体验研究主要通过主观问卷调查的方法询问用户的主观感受,存在费时、操作复杂、不准确等问题。针对此不足,提出一种基于用户网络服务日志客观评价用户体验的方法,并结合典型的网络服务e-learning进行了实证分析。结果表明基于该方法的客观评价结果与主观评价的结果显著相关,平均绝对误差在10%以内,表明该方法是有效的。
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关键词
用户体验
定量评价
E-LEARNING
实证分析
WEB日志挖掘
人机交互
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Keywords
user experience
quantitative evaluation
e-learning
empirical analysis
Web log mining
human computer interaction
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名结合自注意力的对抗性领域适应图像分类方法
被引量：5
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作者
陈诚
郭卫斌
李庆瑜
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海网达软件股份有限公司
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期259-265,共7页
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基金
国家自然科学基金(61672227)。
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文摘
作为解决数据集迁移和适应的系统性框架,领域适应在近年来发展迅速。在生成对抗网络出现以后,对抗性思想的引入为领域适应中的无监督适应问题带来了新的思路。通过研究生成对抗网络和领域适应的内在联系,类比生成对抗网络的改进方法,提出了结合自注意力模块的领域适应方法,用以弥补无法建模长距离依赖的缺陷。同时,考虑到生成对抗网络和领域适应任务上的不同,通过引入新的学习参数来改进自注意力模块,使其在分类任务上有更高的精度和健壮性。最后,在公开的领域适应数据集上的实验证实了本文方法的有效性和可行性。
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关键词
迁移学习
领域适应
图像分类
生成对抗网络
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Keywords
transfer learning
domain adaptation
image classification
adversarial networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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