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저자정보
Haiming Liu (University of Bedfordshire) Dawei Song (Tianjin University) Paul Mulholland (The Open University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2016 학술대회 발표 논문집
발행연도
2016.1
수록면
61 - 68 (8page)
DOI
10.17210/hcik.2016.01.61

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To better understand users and create more personalised search experiences, a number of user models have been developed, usually based on different theories or empirical data study. After developing the user models, it is important to effectively utilise them in the design, development and evaluation of search systems to improve users’ overall search experiences. However there is a lack of research has been done on the utilisation of the user models especially theory-based models, because of the challenges on the utilization methodologies when applying the model to different search systems. This paper explores and states how to apply an Information Foraging Theory (IFT) based user classification model called ISE to effectively identify user’s search characteristics and create user groups, based on an empirically-driven methodology for content-based image retrieval (CBIR) systems and how the preferences of different user types inform the personalized design of the CBIR systems.
#Personalised search #ISE user classification model #IFT #User model utilisation #CBIR.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. AN INTRODUCTION TO THE ISE MODEL
4. EMPIRICAL STUDY SET UP AND DESCRIPTION OF DATA
5. A METHODOLOGY FOR UTILISING ISE MODEL TO IDENTIFY USER TYPES AND PREFERENCES
6. DATA ANALYSIS RESULTS FOR DIFFERENT USER TYPES
7. CONCLUSION AND FUTURE WORK
8. REFERENCES

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