设备端交互挖掘

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交互挖掘是一种流行的技术，用于在移动应用使用过程中捕获设计和交互数据。多年来，研究人员利用交互挖掘系统构建了大型交互数据仓库，为用户体验从业者、设计师和程序员提供了新型的基于机器学习的工具。现有的交互挖掘系统从简单的屏幕录制器（易于使用但捕获的数据稀疏且非结构化）到需要专用硬件和自定义操作系统分支的复杂安装（产生丰富的高保真痕迹但难以在实验室环境外部署）不等。本论文提出了ODIM，一个用于移动交互挖掘的设备端框架，可生成详细的痕迹元数据。该框架在Android系统中实现为一个简单的APK，用户可以安装在自己的设备上。本论文概述了ODIM的设计原则，描述了其实现，评估了从Google Play商店100个热门应用收集的痕迹系统，并讨论了扩展交互挖掘系统实用性和影响的未来方向。ODIM软件、源代码和在线痕迹仓库均可通过interactionmining.org/免费获取，供任何人使用和贡献。