在线浏览的现场自适应界面:意图响应自动化与用户控制的设计维度
AI 辅助决策与自动化系统推荐系统用户体验信息过滤与个性化UI/UX 设计师数据科学家与分析师AI/ML 研究员与工程师
在线浏览经常需要在开放性探索与专注比较之间取得平衡,然而大多数界面保持静态,不顾用户的专注点。适应性界面能更好地使界面呈现与浏览需求相匹配,但这种适应如何在实践中被触发、设计和控制仍不明确。我们研究适应性浏览界面,根据推断的浏览意图修改信息层次、信息粒度和基于会话的排序。我们从五个适应维度框架出发,实现了ReLay,一个应用轻度现场适应性变化并允许用户覆盖的浏览器探测工具。在两阶段研究(n=10)中,当适应性变化是透明、一致且易于逆转时,参与者表示欢迎。与其将控制视为错误纠正,用户将其作为校准手段——在接受自动化之前测试和调整它。这些发现说明了意图响应、可控的适应性如何在不削弱用户能动性的情况下支持浏览。我们的工作贡献了(1)在线浏览中适应性界面行为的概念框架,(2)选择性操作化三个维度的框架实例化,(3)关于用户接受度、控制和适应性浏览系统设计含义的实证见解。
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来源
IUI
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2026
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4 位作者
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研究子方向
AI 辅助决策与自动化系统、推荐系统用户体验、信息过滤与个性化
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职业/产业
UI/UX 设计师、数据科学家与分析师、AI/ML 研究员与工程师
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