偏好引导的多目标用户界面适应性调整

DOI

3D混合现实界面在布局放置方面几乎空间无限，使得自动用户界面调整对增强用户体验至关重要。这种调整通常被表述为多目标优化（MOO）问题，必须平衡多个可能冲突的设计目标。然而，选择最终布局具有挑战性，因为MOO通常沿帕累托前沿产生一组权衡。先前的方法经常需要用户手动探索和评估这些权衡，这是一个耗时的过程，会中断交互的流畅性。为了消除这一手动且费力的步骤，我们提出了一种新的优化方法，从最少数量的UI元素调整中高效确定用户偏好。这些确定的排名被翻译成优先级，然后驱动我们的基于优先级的MOO算法。通过聚焦用户偏好的解决方案，我们的方法不仅识别出更符合用户偏好的UI，还自动从帕累托前沿选择最终设计；最终，在确保个性化布局的同时最大程度减少用户努力。我们在混合现实环境中的用户研究表明，与传统方法（包括完全手动设计和详尽的帕累托前沿搜索）相比，我们的偏好引导方法显著减少了手动调整，同时保持了高用户满意度。我们相信这项工作为更高效地整合用户偏好的MOO打开了大门。