《基於日常移動平台的用戶狀態感知與軟體協同技術研究》是依託南京大學，由汪亮擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於日常移動平台的用戶狀態感知與軟體協同技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：汪亮
- 依託單位：南京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
深入理解用戶的外顯和內隱狀態對提供符合用戶個性化需求、體驗良好的計算服務有重要的指導意義。但是現有的相關技術在以下幾個方面尚存在局限性：領域知識形式化程度較低；認知計算方法單一；感知手段複雜侵入性較高；服務內容封閉碎片化，協同手段預定義等。在已有工作的基礎上，本項目旨在研究圍繞日常生活套用場景，通過日常移動平台自然化的感知手段，以數位化領域知識為指導，在群智計算所獲得的認知計算模型的基礎上，實現對用戶關鍵外顯和內隱狀態的感知。在認知結果的基礎上，探討從用戶外顯和內隱狀態中獲取其服務需求。以用戶需求驅動服務協同與自適應，實現為用戶提供滿足其個性化需求，並使得軟體服務隨需求變化而演化的目標。最後,通過面向在校大學生教育和生活狀態中的異常狀態預警和干預服務,綜合體現研究成果,為後續的研究與套用奠定基礎。
結題摘要
本項目圍繞用戶外顯和內隱狀態感知、識別與軟體協同與構造問題展開了系統性的研究。我們的研究內容從領域知識建模、認知計算模式、自然化感知、軟體協同構造和示範套用五個方面取得了良好的進展。在知識建模方面，以用戶思維工作負荷、情緒為代表的用戶內隱態建模方面創新性地提出了三維度思維工作負荷模型，通過實證研究的方法，驗證了該模型的有效性，並構建了外在點擊動作特徵與內隱思維狀態之間的識別模型，具有較高的創新性。進一步發展出針對在校學生和企業程式設計師在編程學習和開發過程中的情緒模型，具有廣闊的套用前景。在認知計算模式方面，提出了線上性和連續性兩條實時性標準並提出了相應的實時識別算法；針對多維度領域知識模型，創新性地提出了包括時空關聯關係和反饋式疊代認知計算方法，能夠有效增強現有機器學習方法對用戶狀態的識別準確性；針對持續用戶狀態認知過程中的關鍵技術問題，如，數據缺失問題，進行了深入研究並提出了包括HKMF-T和CARMUS在內的創新性的數據補全算法，相應成果處於國際領先地位。在自然化感知方面，提出了包括穿戴舒適性、隱私保護性、設備簡易免維護性在內的非侵入、自然化感知系統的設計準則，提出了使用可穿戴式RFID、薄膜式振動感測器、可穿戴體音感知設備、基於日常移動和計算設備在內的多種自然化感知設備，實現了針對多種用戶狀態的有效感知，有望實現進一步的推廣與套用。在軟體協同構造方面，提出了面向動作的上下文感知套用軟體構造與驗證方法，以及以開發者主題認知位核心的軟體關聯關係預測技術。在上述研究工作的基礎上，針對在校學生和企業程式設計師群體的情緒與心流狀態感知、識別與套用技術展開了創新性的套用研究，設計實現了相應的示範套用系統。針對學生群體，展開了含約150位學生，持續5個月的數據採集，並將相應的技術運用到實驗教學過程中，展示了其套用前景；針對企業程式設計師，採集了包含20位程式設計師持續3個月的數據並開發了套用原型系統，有望取得大規模套用。
