基于用户个性化特征的网页视觉传达设计研究

毛丽娟

摘 要： 针对传统网页视觉传达设计中存在单向传播性以及视觉单调性的问题，提出基于用户个性化特征的网页视觉传达设计方法，对用户兴趣行为进行跟踪分析，分析视觉传播数据弥补单向传播性，对用户视觉兴奋点重新优化，避免网页视觉单调性出现。利用兴趣行为跟踪系统以及用户视觉兴奋点分析过程实现个性化特征设置，设计视觉自适应模块实现网页视觉传达。通过实验分析可知，设计成果在网页视觉传达上能够实现不同用户的个性化特征信息的高效、高精度传递。

关键词： 个性化特征； 网页视觉传达； 兴趣行为； 跟踪系统； 视觉兴奋点； 自适应

中图分类号： TN913?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）13?0159?04

Abstract： The problems of one?way transmissibility and visual monotony exist in the traditional webpage visual communication design. Therefore， a webpage visual communication design method based on user personalized feature is proposed to perform the tracking analysis for the users′ interest behavior， analyze the visual communication data to make up for the one?way transmissibility， and re?optimize the user′s visual excitement to avoid the webpage visual monotony. The interest behavior tracking system and user′s visual excitement analysis process are used to realize the personalized feature setting. The visual adaptive module is designed to realize the webpage visual communication. The experimental analysis results show that the design results of webpage visual communication can realize the personalized characteristic information transmission of different users.

Keywords： personalized characteristic； webpage visual communication； interest behavior； tracking system； visual excitement； self?adaption

0 引 言

传统网页视觉传达设计方法存在视觉数据单向传播性的缺点，缺少网页与用户之间的实际交流过程，视觉传达性较差，造成网页显示单调，甚至会出现用户反感、用户浏览量降低等问题。用户行为跟踪系统能够对用户行为进行评估和提取，推荐用户能够产生兴趣的页面，通过用户对页面不断反馈和兴趣行为跟踪系统的学习，实现人机较好互动，解决了视觉数据单向传播的问题。

为了解决传统网页视觉传达设计方法存在视觉数据传输单向以及视觉单调性的缺陷，本文提出基于用户个性化特征的网页视觉传达设计方法。首先分析用户兴奋色彩特征，获取网页平面设计方案，针对不同审美观用户显示的不同视觉设计，解决传统网页视觉设计的单调性问题，有效降低用户对网页的乏味性，然后将兴趣行为跟踪系统和用户视觉兴奋点结合起来，与计算机视觉自适应模块及自适应机制融合，通过计算机的自学习，不断增强网络页面与用户的互动行为。最后通过实验验证了基于用户个性化特征的网页视觉传达设计方法，在不同年龄阶段人群、不同工作背景、不同生活环境下用户浏览意愿、时间和满意度均增加。

1 基于用户个性化特征与视觉传达分析

1.1 用户兴趣行为跟踪系统设计

用户兴趣行为跟踪系统主要包括用户信息获取模块、用户兴趣构建模块，其结构如图1所示。其中用户信息获取模块提取用户显性反馈数据和隐性反馈数据，主要包括用户的年龄、兴趣爱好、生活区域以及定制信息等，用户隐性反馈数据包括用户人机交互行为数据、用户眼动跟踪数据以及用户网页浏览内容数据等[1?2]。用户兴趣构建模块主要实现用户兴趣跟踪，提供用户行为数据保证，跟踪过程是兴趣模块数据更新过程，通过更新数据了解用户兴趣的实时变化。

1.2 基于视觉兴奋点的用户个性特征分析

网页中视觉兴奋点是在浏览网页中能吸引用户视线停留的区域，并且能引起用户兴趣、情感以及心理共鸣的部分[3?4]。通过用户兴趣行为分析系统得到用户行为惯性以及兴趣偏好，根据大数据模拟获取结果的信度系数值，其在0.7～0.84，通过式（1）可知，不同性别对颜色敏感程度以及感官度存在一定差异[3]，如图2所示。

图2表明，不同性别用户对不同色彩、不同表达方式具有不一样的视觉兴奋点。针对不同用户的视觉兴奋点进行合理的网页视觉传达。颜色敏感系数[Bμ]的计算公式为：

1.3 計算机自适应模块下视觉传达设计的实现

经过上述个性特征分析，能够提供一定的兴趣点数据以及视觉兴奋点数据。计算机自适应模块的主要作用是实现对上述数据与用户的交互作用分析[5]。计算机自适应模块结构如图3所示。

计算机自适应模块主要分为5个模块，包括用户兴趣信息获取模块、用户操作行为监测模块、视觉监测模块、自适应推理控制模块、视觉呈现模块[6?7]。

用户兴趣信息获取模块通过注册信息或输入等方式告知系统获得用户的基本特征和兴趣重点。将采集的信息存入信息数据库。根据不同量化标准判断用户所属类型。用户个性特征与信息行为具有相关性，其中，描述的个性特征如表1所示。

由表1可知，特征描述由5个重要因素组成，即开放性、外向性、尽责性、亲和性、情绪不稳定性。用户操作行为监测模块和场景监测模块是用户通过外部交互设备对某类消息的处理，以及某个场景、时间段下对某类某种行为的检测工具[8]。

自适应推理控制模块利用用户分类依据标准以及用户兴趣行为跟踪系统的统计结果和检测模块的监测数据，是判断用户行为偏好的工具[9?10]。

由图5可知，相对于传统用户的网页视觉传达设计方法，本文方法在不同网页相似区域的浏览意愿加强、浏览时间增多且浏览满意度增加。

3 结 论

相对于传统网页视觉传达设计方法，本文方法不仅解决了传统网页设计的不足，同时基于用户个性化特征的网页视觉传达设计在不同年龄阶段人群、不同工作背景、不同生活环境下均表现出浏览意愿加强、浏览时间增多、浏览满意度增加的现象。

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