BIGFile: 用于快速文件检索的贝叶斯信息增益
荣誉提名作者
交互式数据可视化时序数据与网络图可视化可视化感知与认知软件工程师与开发者数据科学家与分析师HCI 研究员
我们介绍了BIGFile,这是一种基于贝叶斯信息增益框架的新快速文件检索技术。BIGFile提供了界面快捷方式,以帮助用户导航到所需的目标(文件或文件夹)。BIGFile的拆分界面结合了传统的列表视图和一个自适应区域,该区域显示了由我们计算效率高的算法估计的一组文件路径的快捷方式。用户可以像往常一样导航列表,或选择自适应区域中的路径的任何部分。一项由15名用户参与的初步研究为BIGFile的设计提供了信息,揭示了他们的文件系统的大小和结构以及他们的文件检索实践。我们的模拟显示,BIGFile在性能上超过了Fitchett等人的AccessRank,这是一种最先进的预测算法。我们进行了一项实验,将BIGFile与ARFile(在拆分界面中实现的AccessRank)和类似于Finder的列表视图作为基线进行比较。BIGFile无疑是效率最高的技术(比ARFile快多达44%,比Finder快64%),参与者一致更喜欢拆分界面而不是Finder。
研究问题 / 现实痛点
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基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
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来源
CHI
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年份
2018
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奖项
荣誉提名
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作者
5 位作者
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研究子方向
交互式数据可视化、时序数据与网络图可视化、可视化感知与认知
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职业/产业
软件工程师与开发者、数据科学家与分析师、HCI 研究员
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