利用用户行为的循环神经网络模型检测记忆型交互障碍

记忆型交互障碍是指在人与计算机交互过程中阻碍人类记忆的条件，例如记忆负荷secondary任务。在本文中，我们提出了一种从系统使用期间记录的用户行为中检测此类记忆型交互障碍存在的方法。为此，我们使用了一个对 resulting 时间序列进行建模的循环神经网络。为了获取足够的训练 episodes，我们采用了认知用户模拟。我们使用用户测试数据对该方法进行了评估，性能比非序列基线高出超过23%。