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基于可视化呈现的数字化健康信息认知研究 被引量：1
1
作者 李文开 程妙婷 +1 位作者 曲行达 陶达 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第22期267-276,共10页
目的研究数字化健康信息的呈现状态和呈现方式对年轻用户健康信息认知理解的影响。方法采用两因子组内设计的人因学实验,测试了18名年轻受试者在两种信息呈现状态(静态呈现,动态呈现)及三种信息呈现方式(条形图,仪表图,文本型)下的认知... 目的研究数字化健康信息的呈现状态和呈现方式对年轻用户健康信息认知理解的影响。方法采用两因子组内设计的人因学实验,测试了18名年轻受试者在两种信息呈现状态(静态呈现,动态呈现)及三种信息呈现方式(条形图,仪表图,文本型)下的认知绩效、主观感知及眼动行为,并采用重复测量方差分析法分析实验数据。结果信息呈现状态显著影响用户认知理解绩效,动态呈现方式能有效降低用户信息搜索时间。呈现方式显著影响感知易用性和满意度等主观评价指标,两种图形类方式主观感知评价显著高于文本型。信息呈现状态和呈现方式对眼动行为存在显著主效应及交互作用,条形图和文本型在动、静态呈现时的首次注视时间无显著差异,但动态仪表图的首次注视时间晚于静态仪表图。图形类呈现方式的总注视时长较之于文本型也较短,其信息认知效率较高。结论呈现状态中,动态呈现能够提高用户提取重要信息的效率;而呈现方式中,图形类呈现方式有更好的用户主观认知评价。研究结果有助于揭示呈现状态和呈现方式对数字化健康信息认知的影响机制,为优化数字化健康信息的编码设计提供了指导。 展开更多
关键词 动态可视化 数字化健康信息 信息认知 眼动行为
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性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响 被引量：18
2
作者 陶达 张瑞 曲行达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期646-652,共7页
通过对200位汽车驾驶者进行问卷调查,研究驾驶员的性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响.人格特质和驾驶行为分别通过简版艾森克人格问卷和曼彻斯特驾驶行为问卷测量.对驾驶行为数据进行探索性因子分析,得到4个驾驶行为因子,分别... 通过对200位汽车驾驶者进行问卷调查,研究驾驶员的性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响.人格特质和驾驶行为分别通过简版艾森克人格问卷和曼彻斯特驾驶行为问卷测量.对驾驶行为数据进行探索性因子分析,得到4个驾驶行为因子,分别为无经验错误与违法、疏忽失误、情绪性违法和风险违法行为.方差分析结果显示,年龄对风险驾驶行为没有显著影响;除女性比男性更倾向于发生疏忽行为外,男女之间驾驶行为差异不大.精神质、神经质与风险驾驶行为之间体现出显著性正相关关系,掩饰性性格与风险驾驶行为存在显著性负相关关系,外向型性格与风险驾驶行为无显著性关系. 展开更多
关键词 交通工程与交通管理 风险驾驶行为 人格特质 驾驶行为问卷 艾森克人格问卷
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晃动环境下信息元素设计对视觉搜索的影响 被引量：4
3
作者 陶达 蔡剑 +2 位作者 张旭 刘双 曲行达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期440-446,共7页
随着舰船先进信息系统的发展,越来越多有关信息界面的人机交互任务需要在晃动状态下进行.针对3种晃动状态,进行低(8个)、中(28个)、高(48个) 3种元素密度,大(6. 98 mm)、中(5. 24 mm)、小(3. 49 mm) 3种元素大小的人机交互界面设计,通... 随着舰船先进信息系统的发展,越来越多有关信息界面的人机交互任务需要在晃动状态下进行.针对3种晃动状态,进行低(8个)、中(28个)、高(48个) 3种元素密度,大(6. 98 mm)、中(5. 24 mm)、小(3. 49 mm) 3种元素大小的人机交互界面设计,通过对重复测量实验结果采用方差分析和卡方检验的方法,研究不同晃动状态下视觉搜索界面元素设计方式对视觉搜索绩效和用户偏好的影响.结果表明,元素大小和密度对视觉搜索效率和用户偏好有显著影响,但晃动状态对视觉搜索绩效并无显著影响.用户更偏好于中低密度和中大尺寸的元素设计.实验结果可供船舰信息界面的交互设计参考. 展开更多
关键词 工效学 视觉搜索 界面设计 晃动 元素密度 元素大小 用户偏好 交互设计
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基于关键词挖掘的客户细分方法 被引量：3
4
作者 陈星宇 周展 +1 位作者 黄俊文 陶达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期300-305,共6页
提出一种基于关键词的数据挖掘方法对客户群进行细分,采用自然语义处理的方法从原始客户信息文本中提取客户特征关键词.再通过人工标记一些与内在特征维度相关的关键词,基于这些关键词找到特征客户.最后以特征客户作为训练集,获得更多... 提出一种基于关键词的数据挖掘方法对客户群进行细分,采用自然语义处理的方法从原始客户信息文本中提取客户特征关键词.再通过人工标记一些与内在特征维度相关的关键词,基于这些关键词找到特征客户.最后以特征客户作为训练集,获得更多关于某个维度内客户特征的关键词,再进行新一轮的客户细分.经此模式学习过程,得到基于内在特征维度的客户细分群体.通过与采用随机选择特征关键词的基准化方法进行自动客户细分结果对比,发现采用基于关键词数据挖掘的自动客户细分结果得到的准确度更高,结果更稳健. 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 知识工程 客户细分 关键词挖掘 客户特征 数据挖掘
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基于本体论的大数据下用户需求表征 被引量：3
5
作者 陈星宇 黄俊文 +1 位作者 周展 曲行达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期173-180,共8页
针对目前用户需求提取与表征研究中无法清晰表征大规模模糊需求的局限性,提出一种基于本体论的用户需求表征方法,通过自然语义处理、智能机器学习等人工智能算法,将初始数据生成、需求本体生成以及需求表征库生成整合成一套完整用户需... 针对目前用户需求提取与表征研究中无法清晰表征大规模模糊需求的局限性,提出一种基于本体论的用户需求表征方法,通过自然语义处理、智能机器学习等人工智能算法,将初始数据生成、需求本体生成以及需求表征库生成整合成一套完整用户需求表征的科学指导方法.这一表征方法将本体论与大数据处理相结合,能在海量网络数据中,准确提取用户需求中的概念、分类及非分类关系,清晰地表征用户需求,特别是用户的模糊需求.这些需求可具象为产品特征,用以建立相应的表征库,为新产品开发与创新提供有效支持. 展开更多
关键词 自然语言处理 大数据 本体论 用户需求表征 新产品开发 模糊需求
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基于参与-情感-认知框架的用户创新性预测
6
作者 陈星宇 周展 +1 位作者 黄俊文 陶达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期426-431,共6页
随着互联网行业的兴起,新兴企业对产品创新需求日趋强烈.从海量潜在在线用户中识别创新用户并获取其对新产品的需求,是企业进行产品创新的一个有效途径.然而基于现有用户特征理论和市场细分模型并不能自动有效识别创新用户.因此,本研究... 随着互联网行业的兴起,新兴企业对产品创新需求日趋强烈.从海量潜在在线用户中识别创新用户并获取其对新产品的需求,是企业进行产品创新的一个有效途径.然而基于现有用户特征理论和市场细分模型并不能自动有效识别创新用户.因此,本研究基于用户创新特征的3个维度(参与、情感和认知),构建一个可预测在线社区用户创新性的综合细分框架.此框架通过提取与用户创新特征相关联维度,结合本研究挖掘方法处理海量在线用户数据,计算出用户的创新等级预测用户创新性,从而有效识别不同创新能力的在线用户群体.通过对某在线社区的例证分析,证实该框架有效可为. 展开更多
关键词 市场营销 用户研究 创新用户 参与-情感-认知框架 关键词提取 创新等级
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基于多模态生理信号的驾驶人脑力负荷评估 被引量：10
7
作者 张奇良 杨坤华 +1 位作者 曲行达 陶达 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期278-286,共9页
准确评估驾驶人脑力负荷状态对降低因驾驶人脑力负荷过载导致的交通事故具有重要意义.基于典型驾驶场景,结合N-back认知负荷次任务,设计不同难度的驾驶任务实验,研究驾驶人脑力负荷.实验收集驾驶人在任务完成过程中的多种模态生理信号(... 准确评估驾驶人脑力负荷状态对降低因驾驶人脑力负荷过载导致的交通事故具有重要意义.基于典型驾驶场景,结合N-back认知负荷次任务,设计不同难度的驾驶任务实验,研究驾驶人脑力负荷.实验收集驾驶人在任务完成过程中的多种模态生理信号(脑电、心电和皮电信号)及美国航空航天局任务负荷指数量表主观脑力负荷数据,提出基于多模态生理信号特征分析和模式识别的驾驶人脑力负荷分类模型,并比较不同模态生理信号及其组合在3种典型机器学习算法(随机森林、决策树和k最近邻模型)中的脑力负荷分类识别效果.研究表明,基于不同模态生理信号组合的脑力负荷分类模型具有不同的分类准确率.单一模态生理信号的分类模型中,基于皮电、心电和脑电信号的分类模型准确率依次增加;基于多模态生理信号的分类模型准确率普遍优于单一模态分类模型;基于脑电、心电及皮电3模态生理信号的随机森林分类模型具有最高的分类准确率. 展开更多
关键词 交通信息工程及控制 脑力负荷 机器学习 多模态 脑电信号 心电信号 皮电信号
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基于交互情境因素的人与机器人交互体验 被引量：1
8
作者 谢滨福 陶达 +1 位作者 李世龙 任欣芫 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期244-252,共9页
系统定量地评估交互情境因素(交互距离、交互姿势和反馈风格)对于优化人与机器人的交互体验有着重要意义.采用三因子组内和组间混合设计的人因学实验,招募20名受试者以不同交互情境与机器人进行互动,并收集受试者的客观绩效、主观感知... 系统定量地评估交互情境因素(交互距离、交互姿势和反馈风格)对于优化人与机器人的交互体验有着重要意义.采用三因子组内和组间混合设计的人因学实验,招募20名受试者以不同交互情境与机器人进行互动,并收集受试者的客观绩效、主观感知和眼动行为等交互体验指标,最后采用重复测量的方差分析处理实验数据.结果表明各交互情境因素下受试者客观绩效无差异,交互距离与反馈风格对受试者注视机器人次数占比有显著主效应和交互作用,交互距离与交互姿势对平均瞳孔直径存在交互作用,交互情境因素在交互方式接受度上有显著交互作用.研究结果可为机器人的情感表达部署、人机交互体验的优化策略提供参考依据. 展开更多
关键词 智能机器人 人与机器人交互 交互姿势 交互距离 反馈风格 交互体验
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重物认知信息对搬举任务生物力学特性的影响
9
作者 刘一鹏 刘骏识 曲行达 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期287-294,共8页
手工搬举导致的下背疼痛是最常见的职业损伤之一.为了解在手工搬举任务中,不同的重物认知信息对搬举生物力学特性的影响,招募24名有搬举工作经验的健康男性,完成在不同重物认知信息(质量提示信息和易碎性提示信息)和重物质量组合情况下... 手工搬举导致的下背疼痛是最常见的职业损伤之一.为了解在手工搬举任务中,不同的重物认知信息对搬举生物力学特性的影响,招募24名有搬举工作经验的健康男性,完成在不同重物认知信息(质量提示信息和易碎性提示信息)和重物质量组合情况下的搬举任务.重物提示信息设置了无信息、质量信息、易碎信息、同时提示质量和易碎信息4个水平.重物质量设置了轻、适中和重3个水平.分析结果显示,在提示易碎信息的情况下,受试人大腿和背部的肌肉活动减弱,下背力矩及髋关节最大角速度减小;随着搬举动作持续时间延长,下背受伤的风险增高;质量信息对下背生物力学无显著的影响;与认知信息相比,重物质量对搬举生物力学表现的影响更大.因此,相比给予重物信息提示,控制搬举负重是保障搬举工人腰背健康更有效的方式.研究结果可为制定安全手工搬举作业标准提供参考. 展开更多
关键词 生物力学 职业损伤 下背疼痛 搬举 重物信息 运动分析 表面肌电
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