Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой
Рассматривается типовой интерфейс пользователя в задаче поиска по образцу (ключевому слову) с упреждающей подсказкой. Предлагаются математические модели оценки трудоемкости вариантов интерфейса с пошаговой и прицельной подсказкой. Приводятся результаты имитационного моделирования процессов формирова...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83400 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой / Г.Е. Кузьменко, В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко, И.Н. Оксанич // Мат. машини і системи. — 2011. — № 1. — С. 61-71. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859907204181655552 |
|---|---|
| author | Кузьменко, Г.Е. Литвинов, В.А. Майстренко, С.Я. Оксанич, И.Н. |
| author_facet | Кузьменко, Г.Е. Литвинов, В.А. Майстренко, С.Я. Оксанич, И.Н. |
| citation_txt | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой / Г.Е. Кузьменко, В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко, И.Н. Оксанич // Мат. машини і системи. — 2011. — № 1. — С. 61-71. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | Рассматривается типовой интерфейс пользователя в задаче поиска по образцу (ключевому слову) с упреждающей подсказкой. Предлагаются математические модели оценки трудоемкости вариантов интерфейса с пошаговой и прицельной подсказкой. Приводятся результаты имитационного моделирования процессов формирования подсказки.
Розглядається типовий інтерфейс користувача у задачі пошуку за зразком (ключовим словом) з упереджувальною підказкою. Пропонуються математичні моделі оцінки трудомісткості варіантів інтерфейсу з покроковою та прицільною підказкою. Наводяться результати імітаційного моделювання процесів формування підказки.
A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is discussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt are proposed. The results of simulations of the prompt formation are given.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:01:00Z |
| format | Article |
| fulltext |
© Кузьменко Г.Е., Литвинов В.А., Майстренко С.Я., Оксанич И.Н., 2011 61
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
УДК 681.3
Г.Е. КУЗЬМЕНКО, В.А. ЛИТВИНОВ, С.Я. МАЙСТРЕНКО, И.Н. ОКСАНИЧ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗОВАННЫЙ ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ В ЗАДАЧЕ ПОИСКА
ПО КЛЮЧЕВОМУ СЛОВУ ("ОБРАЗЦУ") С УПРЕЖДАЮЩЕЙ ПОДСКАЗКОЙ
Анотація. Розглядається типовий інтерфейс користувача у задачі пошуку за зразком (ключовим
словом) з упереджувальною підказкою. Пропонуються математичні моделі оцінки
трудомісткості варіантів інтерфейсу з покроковою та прицільною підказкою. Наводяться ре-
зультати імітаційного моделювання процесів формування підказки.
Ключові слова: інтерфейс користувача, пошук за ключовим словом, GOMS, упереджувальна під-
казка.
Аннотация. Рассматривается типовой интерфейс пользователя в задаче поиска по образцу
(ключевому слову) с упреждающей подсказкой. Предлагаются математические модели оценки
трудоемкости вариантов интерфейса с пошаговой и прицельной подсказкой. Приводятся резуль-
таты имитационного моделирования процессов формирования подсказки.
Ключевые слова: интерфейс пользователя, поиск по ключевому слову, GOMS, упреждающая под-
сказка.
Abstract. A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is dis-
cussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt
are proposed. The results of simulations of the prompt formation are given.
Key words: user interface, search keyword, GOMS, forward prompt.
1. Введение
Типовая задача поиска по образцу, реализующая доступ к ресурсам информационно-
поисковой (справочной) системы заключается в задании некоего образца (ключевого сло-
ва) и его нахождении в базовом словаре (БС) слов-эталонов. Целевые действия, выполняе-
мые в случае нахождения (ненахождения) образца в БС, зависят от назначения системы
поиска. Обычным действием общего характера является доступ к неким информационным
ресурсам, связанным с соответствующим словом-эталоном.
Область приложения таких задач весьма широка – от простых систем учета товаров
на складе до поисковых систем мультимедийных Web-ресурсов СППР.
В статье предлагаются подходы к оценке и снижению трудоемкости интерфейса,
определяющей интеллектуальную нагрузку на пользователя (т.е. нагрузку, требующую оп-
ределенных затрат умственного труда).
2. Типовой интерфейс пользователя (ИП) с упреждающей подсказкой образца
Упреждающая подсказка, являющаяся признаком "интеллектуализованности" ИП в приня-
том нами смысле, заключается в том, что по мере ввода начальных символов образца,
вплоть до ввода "детерминанта" [1], однозначно определяющего образец, прогнозируются
возможные варианты искомого эталона и предоставляются пользователю.
В основу такой подсказки положены две особенности БС:
– лексикографическая упорядоченность слов-эталонов;
– информационная избыточность.
Примем следующие обозначения:
( )nij aaaA ......1= – −j е слово БС; ni ,1= ; Nj ,1= ;
62 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
q – мощность множества символов (алфавита) составляющих слова – эталоны и
образцы.
Лексикографическую упорядоченность слов БС определим следующим образом.
Каждому значению символа ia поставим в соответствие число
( ){ }
iiii qkk 10 ...... −= αααα , такое, что ;00 =α 11 −=− qqα ; 11 +=+ kk αα . Иными словами, сим-
волу ia припишем значение порядкового номера этого символа в алфавите q . БС лексико-
графически упорядочен, если выполняется
( ) ( )
111 +=
−
=
− ∑∑ ⋅〉⋅
j
n
i
in
k
j
n
i
in
k qq
ii
αα . (1)
Практически это означает, что слова-эталоны, интерпретируемые как числа в пози-
ционной системе счисления с основанием q , упорядочены по убыванию значений.
Из [1] следует также, что q
ik
k =
+1
1
α
α
, т.е. принято, что символы )......( ni ααα перену-
мерованы в порядке убывания старшинства.
Общая схема рассматриваемых интерфейсов приведена на рис. 1.
Общий алгоритм интерфейсов по схеме рис. 1 заключается в следующем.
Пользователь последовательно вводит символы iaaa ,...,, 21 образца (начиная с пер-
вого, старшего). На каждом шаге из БС в текущий справочник (возможно, виртуальный)
помещаются слова с одинаковыми значениями символов iaaa aa a ......,,, 21211 .
. . .
..
..
..
..
..
.. . . .
. . .
. . .
Строка образца
na . . .
2a 1a
Текущий
справочник
подсказки
( im слов)
na . . .
2a 1a
Базовый
словарь
2m
m
Рис. 1. Общая схема интерфейса с упреждающей подсказкой
Информаци-
онная избыточность
слов БС означает,
что из nq всевоз-
можных значений
комбинаций n сим-
волов для представ-
ления реально су-
ществующих слов
БС используется
только N комбина-
ций, составляющих
незначительную
часть nq ( )Nq n >> .
Это свойство по-
зволяет идентифи-
цировать искомое
слово-эталон по
части символов
слова-образца (в
частности, по
"старшей" началь-
ной части) и реали-
зовать упреждаю-
щую подсказку
пользователю.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1 63
Назовем множество слов с одинаковыми значениями символов iaaa ...21 iâ - множе-
ством мощностью im . На схеме рис. 1 показана ситуация, когда в текущем справочнике
находится 2â – множество. Из свойства лексикографической упорядоченности слов – эта-
лонов ясно, что ,...21 immm 〉〉〉 т.е. область поиска образца сужается по мере ввода символов
,..., 21 aa .
В идеальном случае, при строго регулярной равномерной структуре словаря
qmm ii ≈+1/ . Практически распределение реально существующих значений слов-эталонов
среди nq всевозможных значений комбинаций символов naa ...1 носит случайный харак-
тер, и, соответственно, значения im также носят случайный характер.
Относительно слов iâ -множеств справедливы следующие очевидные положения.
Положение 1. 1ˆ +ia -множество является подмножеством iâ - множества.
Положение 2. Слово – эталон, принадлежащее iâ -множеству, принадлежит и 1ˆ +ia -
множеству.
В рамках общей схемы рис. 1 возможны различные стратегии формирования и ис-
пользования текущего справочника. Задача выбора стратегий и проектирования эффектив-
ных ИП связана с оценкой ожидаемой трудоемкости, определяющей интеллектуальную
нагрузку на пользователя.
3. Подход к оценке трудоемкости ИП
Одним из лучших подходов к количественному анализу интерфейса «пользователь-
компьютер» считается применение семейства классических моделей GOMS [2, 3]. Приме-
нительно к рассматриваемому классу задач, связанных с клавиатурным вводом символов и
анализом текстового сообщения, отображаемого пользователю на экране, в [4, 5] предлага-
ется уточнение модели GOMS KLM (Keystroke-Level Model) [2], основанное на декомпо-
зиции ментальных операторов, определяющих основную часть интеллектуальной нагрузки
на пользователя. Подход, описанный в [4, 5], иллюстрирует рис. 2, на котором приняты
следующие обозначения для микрооператоров, описывающих «атомарные» действия поль-
зователя в рассматриваемом классе задач.
символа оn-line – с/симв;
5µ – трудоемкость визуального анализа и сравнения вводимого слова – образца с
предлагаемым на экране словом – с/симв;
k – “чистая” трудоемкость нажатия клавиши рукой, расположенной над символом
– с/симв.
1µ
k,, 42 µµ
543 ,, µµµ
Рис. 2. Схема декомпозиции
ментальных операторов
1µ – трудоемкость чтения текста с первичного
носителя и его осмысление (запоминание) – с/симв;
2µ – трудоемкость поиска символов на кла-
виатуре и перемещение руки в позицию “над симво-
лом” – с/симв;
3µ – трудоемкость визуального анализа вве-
денных символов на экране и принятие решения о
дальнейших действиях (в частности, о наличии или
отсутствии ошибки) – с/симв;
4µ – трудоемкость исправления ошибочного
64 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
По своей сути, операторы 53,1 , µµµ – это чисто ментальные операторы, k – опера-
тор движения, 2µ и 4µ – композиция ментальных действий и движений.
Таблица 1. Измеренные и рассчитанные значения µ ,k
Язык
1µ 2µ 3µ 4µ 5µ k
КОД 0,47 0,38 0,214 1,06 0,0435 0,15
МНЕМОТЕКСТ 0,16 0,25 0,055 0,80 0,045 0,15
неквалифицированных пользователей (не имеющих специальной подготовки в смысле
машинописи) применительно к вводу и анализу цифровых кодов и мнемотекста (слов на
русском языке, родном для пользователей – участников эксперимента), приведены в
табл. 1.
4. Оценка трудоемкости ИП
Оценим трудоемкость Н различных вариантов ИП на основе подхода и результатов, пред-
ставленных в п. 2.
Вне зависимости от
варианта ИП при вводе об-
разца и поиске соответст-
вующего эталона возможны
следующие ситуативные ре-
зультаты (рис. 3):
– наличие или отсут-
ствие ошибки пользователя
при вводе образца;
– положительный
(вероятность δ ) или отри-
цательный (вероятность
δ−1 ) результат поиска (т.е.
наличие или отсутствие
искомого слова в БС).
Поскольку вероятность искажения символа при вводе данных сравнительно невели-
ка (порядка 6-8·10-3 [6]), ограничимся учетом относительно значимых составляющих
Н1≈Н11 и Н2≈Н21, т.е. положим
( ) 21 1 HHH δδ −+⋅≈ .
4.1. ИП с пошаговой подсказкой ("step-by-step")
В этом варианте интерфейса на каждом шаге ввода образца (т.е. ввода символов iaa ,...,1 )
из общего текущего справочника объемом im слов пользователю предоставляется одна
страница из m слов, выбранная по некоторому критерию. Подобный интерфейс использу-
ется, например, в поисковых системах GOOGLE, YANDEХ, RAMBLER и др.
Примем следующие обозначения:
( ) ( )1
2
1
1 ,vv – среднее количество символов образца, вводимых до завершения процесса
поиска в случае положительного и отрицательного результатов поиска соответственно;
( ) ( )1
2
1
1 , mm – среднее количество слов, участвующих в процессе визуального анализа
предъявляемых страниц текущего справочника в случае положительного и отрицательного
результатов поиска.
Результаты
экспериментального
определения значе-
ний k,51 µµ − , по-
лученные в [5] для
Ситуативные
результаты
Образец в сло-
варе
Ошибка при
вводе
Трудоемкость
интерфейса
Есть Нет
Есть Есть Нет Нет
11H 12H 21H 22H
1H 2H
Рис. 3. Составляющие трудоемкости интерфейса
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1 65
Определим ориентировочные значения ( )1
1H и ( )1
2H на основе значений k,,, 532 µµµ ,
приведенных в табл. 1.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )BBPnmvkH ++⋅⋅+++≈ 5
1
1
1
132
1
1 µµµ , (2)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )knmvkH ++⋅⋅+++≈ 25
1
2
1
232
1
2 µµµµ . (3)
Первое слагаемое в (2) и (3) определяет затраты времени на ввод и визуальную ве-
рификацию символов образца, второе – на визуальный анализ предъявляемых страниц те-
кущего справочника, третье – на подтверждение того или иного результата поиска ( BBP,
– стандартные операторы GOMS подвода курсора и клика мышью).
Определим условную вероятность )1(
1iP того, что на шаге i в предъявляемой случай-
ной странице текущего справочника после ввода символа ia будет найден образец, имею-
щийся в БС, при условии, что он не был найден на предыдущих шагах.
Предполагая случайным распределение N реально существующих слов БС среди
nq всевозможных значений, рассмотрим следующую модель.
В некую урну "с узким отверстием" вбрасывается M шаров. Вероятность того, что
очередной шар попадает в отверстие урны, равна nq
Nr = . Поскольку эта вероятность не
зависит от результатов предыдущих бросаний, общие вероятностные результаты вбрасы-
ваний могут быть описаны схемой и соотношениями процесса независимых испытаний
Бернулли, в соответствии с которыми вероятность ( )[ ]MrxoP ,,, получить в точности x или
менее удачных исходов равна
( )[ ] ( ) gM
x
g
gg
M rrCMrxoP −
=
−⋅⋅=∑ 1,,,
0
, (4)
а среднее количество удачных исходов MN равно
( ) .1
0
rMrrCgN gM
M
g
gg
MM =−⋅⋅⋅= −
=
∑ (5)
В соответствии с такой интерпретацией для inqM −= примем
( )
ini
qr
m
P −⋅
≈1
1 .
Безусловная вероятность ( ) ( )iP 1
1 того, что образец будет найден именно на шаге i ,
равна
( )( ) ( )( )∏
−
=
−=
1
1
1
11
1
1 1
i
s
si PPiP .
Если образец не был найден за ( )1−mI шагов, то на шаге mI , когда область поиска
сузится до значений mm ≤Im , образец определенно будет обнаружен, т.е. мы можем поло-
жить ( ) 11
Im1 =P . Значение mI определяется из условия .1
Im
≥
⋅ −nqr
m
Таким образом,
( ) ( )( ) ( )( ),11
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 ∏∑
−
=
−
=
−⋅⋅+⋅=
mm I
s
sm
I
i
PIiPiv (6)
66 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( ),11
4
3
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 ∏∑
−
=
−
=
−⋅⋅
++⋅−+⋅
++⋅−=
mm I
s
sm
I
i
P
m
mIiP
m
mim (7)
где mI – ближайшее целое, большее или равное
m
N
m
rq
q
n
q loglog =
⋅
.
Если образец в БС отсутствует, то на шаге i это становится известным, если при
вбрасывании inq − шаров в урну попадает m,...,1,0 шаров. Следовательно,
( )[ ]in
i qrmPP −= ,,,0)1(
2 ,
( )∏
=
−⋅=
1
)1(
2
)1(
2
)1(
2 1)(
s
si PPiP
и ).(
1
)1(
2
)1(
2 iPiv
n
i
∑
=
⋅= (8)
Отсюда
( ) ( ) )(
2
1 )1(
2
1
1
2 iP
m
mim
n
i
⋅
+⋅−=∑
=
. (9)
В выражениях (7), (9) принята равновероятность различных вариантов заполненно-
сти последней проверяемой страницы и результатов перебора представленных слов при
поиске образца.
В табл. 2, 3 (МНЕМОТЕКСТ; 8n 32,q m === ,10 ) и 4 (КОД; 1210,10 === n ,q m ) в
качестве примера приведены результаты расчетов значений ( ) ( )iPP i
)1(
1
1
1 , и ( )1H ,
( ) ( ) ( ) ( )1
2
1
2
1
1
1
1 ,,, mvmv для выбранных типовых значений параметров q и N , соответствующих
словам русского языка и цифровым кодам. В частности, для русского языка принято: сред-
няя длина слов БС 8=n символов, количество слов в типовом словаре 510=N [7]. Отсюда
для 5101,1,8,32 ⋅=== Nnq величина 710−≈r . Для иллюстрации трендов взяты два значе-
ния 6101,1 ⋅=N ( )610−=r и 4101,1 ⋅=N ( )810−=r . Аналогичные значения r выбраны и для
гипотетических цифровых кодов.
Таблица 2. Значения ( ) ( )ipp i
)1(
1
1
1 , : МНЕМОТЕКСТ
r N ( )1P i
1 2 3 4
10-6 1,1·106 ( )1
1iP 0,0003 0,0093 0,2894 1
( )iP )1(
1 0,0003 0,0093 0,2866 0,7038
10-8 1,1·104 ( )1
1iP 0,0290 0,8519 1 -
( )iP )1(
1 0,0290 0,8272 0,1433 -
Таблица 3. Значения ( )1H , ( ) ( ) ( ) ( )1
2
1
2
1
1
1
1 ,,, mvmv : МНЕМОТЕКСТ
r
N
δ
( )1
1v
( )1
1m
( )1
2v
( )1
2m 1,0 0,75
10-6 1,1·106 14,08 14,31 3,69 30,85 4,00 35,50
10-8 1,1·104 8,13 8,34 2,11 16,31 2,51 20,58
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1 67
Таблица 4. Значения ( )1H , ( ) ( ) ( ) ( )1
2
1
2
1
1
1
1 ,,, mvmv : КОД
Как видно из данных табл. 3, 4, трудоемкость рассматриваемого интерфейса непро-
порционально велика. Например, в поисковых системах GOOGLE, YANDEX, RAMBLER и
др. поиск и предоставление пользователю информационных ресурсов, связанных с образ-
цом, требует менее секунды, а ввод и идентификация образца – до десяти и более секунд.
Правда, на одном из шагов ввода до идентификации образца пользователь может обнару-
жить в словах-эталонах предъявляемой страницы что-то подходящее по смыслу и, таким
образом, ввести в итоге меньше символов. Однако это требует дополнительных размыш-
лений, более длительных, чем просто сравнение эталона с задуманным образцом ( )5µ⋅n .
Кроме того, подобные размышления практически неприемлемы при вводе кодов.
Поэтому в целом трудоемкость ИП в рассматриваемом варианте представляется
уместным оценить как относительно высокую. Тенденции, определяющие зависимости
( )
1
1
1 , Hv от значений δ,, Nr и алфавита образца, ясны из данных табл. 2–4.
4.2. ИП с прицельной подсказкой (“taking aim”)
Возможность снижения трудоемкости ИП с пошаговой подсказкой основана на следую-
щих предпосылках.
Рассмотрим дискретную функцию ( )iP1 , представленную в табл. 2.
Из данных табл. 2 видны следующие явные свойства рассмотренного процесса по-
шаговой подсказки
1. Значения ( ) ( )11
1P , а для 610−=r ( )( )11
1P и ( )( )12
1P малы, так что ввод начальных
символов образца делает относительно малый вклад в общую вероятность успешного за-
вершения процесса (т.е. обнаружения и идентификации образца).
2. Вероятность успешного завершения процесса максимальна в районе значений i ,
близких к ( )1
1v .
Отсюда следует простой, чисто пользовательский, прием ускорения – ввод началь-
ных символов образца "вслепую" и задержка начала просмотра страниц подсказки (из По-
ложений 1,2 ясно, что образец "никуда не денется").
Эффективной программной реализацией этого приема (обозначим трудоемкость со-
ответствующего ИП через ( )2H ) должно быть предоставление пользователю для просмот-
ра лишь последней страницы, объем которой ,m≤ или, по крайней мере, информирование
пользователя о появлении этой страницы (например, звуковым сигналом).
Еще более эффективным представляется решение, заключающееся в автоматиче-
ском сужении области поиска до одного искомого слова (обозначим трудоемкость ИП че-
рез ( )3H ).
Оценим значения ( )2H и ( )3H для отмеченных вариантов ИП на основе базового
выражения (1).
4.2.1. Оценка ( )2H
Для оценки значений ( )2H справедливы выражения (2), (3) при условии подстановки соот-
ветствующих значений ( )2
1v , ( )2
2v , ( )2
1m , ( )2
2m . Определим эти значения. Для этого вернемся
к модели вбрасывания шаров в урну.
r
N
δ
( )1
1v
( )1
1m
( )1
2v
( )1
2m 1,0 0,75
10-6 1·106 28,31 28,85 4,96 44,67 5,42 49,67
10-8 1·104 16,50 17,02 2,96 24,90 3,42 29,67
68 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
Поскольку пользователь обращается к экрану лишь при выполнении условия
mmi ≤ , условная вероятность ( )2
iP завершения процесса на шаге i определяется через ве-
роятность того, что на шаге i при вбрасывании inq − шаров в урне окажется не более m
шаров. При определении значений ( )2
1iP и ( )2
2iP учтем следующее.
В случае потенциально положительного результата поиска в БС есть искомый обра-
зец, и среди im слов одно имеет не случайное, а детерминированное происхождение. Это
означает, что один шар кладется в урну заранее, а 0, 1, …, 1−m шаров попадают случай-
ным образом, определяя удачные исходы испытаний Бернулли (т.е. в выражении
(4) 1: −= mx ).
В случае отрицательного результата поиска детерминированный шар в урне отсут-
ствует, и следует .: mx =
Таким образом,
( ) ( )[ ]in
i q r,moPP −−= ,1,2
1 ,
( ) ( )[ ]in
i q r,moPP −= ,,2
2 ,
( ) ( ) ( )( )∏
−
=
−=
1
1
2
,2,1
2
,2,1
2
2,1 1)(
i
s
si PPiP .
Полагая 0)1(
1
)2(
,2,1 ≈−∏
=
n
s
sP (т.е. процесс определенно заканчивается при ni ≤ ) и при-
нимая прежнее упрощающее допущение о равновероятности вариантов заполненности
проверяемой страницы и результатов перебора представленных слов, запишем следующие
выражения для искомых значений:
( ) ( )( )∑
=
⋅=
n
i
iPiv
1
2
2,1
2
2,1 ; ( )
4
32
1
+≈ m
m ; ( )
2
2
2
m
m ≈ .
В табл. 5 и 6 приведены результаты расчетов для образцов вида МНЕМОТЕКСТ и
КОД и прежних наборов значений параметров nqm ,, .
Таблица 5. Значения ( ) ( ) ( ) ( )2
2
2
21
2
1
)2( ,,,, mv m v H 2 : МНЕМОТЕКСТ
Таблица 6. Значения ( ) ( ) ( ) ( )2
2
2
21
2
1
)2( ,,,, mv m v H 2 : КОД
4.2.2. Оценка Н(3)
Рассматриваемый вариант интерфейса является частным случаем предыдущего. Здесь
0=x как для положительного, так и отрицательного результата поиска. При попадании в
пресловутую урну 0 случайных шаров в случае положительного результата в урне оказы-
вается только один детерминированный шар, а в случае отрицательного – 0 шаров.
r
N
δ
( )2
1v
( )2
1m
( )2
2v
( )2
2m 1,0 0,75
10-6 1.1·106 4,29 4,27 4,00 3,25 3,99 5,00
10-8 1.1·104 3,67 3,63 2,63 3,25 2,51 5,00
r
N
δ
( )2
1v
( )2
1m
( )2
2v
( )2
2m 1,0 0,75
10-6 1·106 7,12 7,20 5,54 3,25 5,42 5,00
10-8 1·104 5,63 5,71 3,54 3,25 3,42 5,00
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1 69
Таким образом, ( ) ( )[ ]in
i qrPP −= ,,0,03
2,1 ,
( ) ( ) ( )∏
−
=
−=
1
1
,2,1
3
2,1
3
2,1 1)(
i
s
si PPiP ,
( ) ( )iPiv
n
i
∑
=
⋅=
1
)3(
2,1
3
2,1 ,
( ) 13
1 =m , ( ) 03
2 ≈m .
В табл. 7 и 8 приведены результаты расчетов для прежних видов образцов и набо-
ров значений параметров
Таблица 7. Значения ( ) ( )3
2
)3(
2
3
1
)3(
1
)3( ,,,, m v m v H : МНЕМОТЕКСТ
Таблица 8. Значения ( ) ( )3
2
)3(
2
3
1
)3(
1
)3( ,,,, m v m v H : КОД
5. Заключение
Исходя из полученных результатов, мы можем сделать следующие выводы.
1) Рассмотренные модели позволяют получить ориентировочные значения сущест-
венных параметров ( ) ( ) miviP ,, и общие значения трудоемкости H для различных видов
ИП с упреждающей подсказкой и различных значений параметров БС.
Как видно из данных табл. 3–8, на фоне общей полезности упреждающей подсказки
как способа снижения трудоемкость и повышение usability ИП в задачах поиска по образ-
цу, прицельная подсказка обеспечивают существенно меньшую трудоемкость, чем поша-
говая (в частности, с произвольным выбором предъявляемой пользователю страницы те-
кущего справочника). Этот вывод иллюстрирует табл. 9, обобщающая результаты расче-
тов. В табл. 9 представлены относительные значения коэффициентов )1(
)2(
21 H
Hh = и
)1(
)3(
31 H
Hh = , мало зависящие от квалификации пользователя.
Таблица 9. Обобщенные результаты расчетов
h r
М Н Е М О Т Е К С Т К О Д
N
δ
N
δ
1,0 0,75 1,0 0,75
21h
10-6 1,1·106 0,30 0,30 1·106 0,25 0,25
10-8 1,1·104 0,45 0,43 1·104 0,34 0,34
31h
10-6 1,1·106 0,20 0,20 1·106 0,21 0,20
10-8 1,1·104 0,28 0,26 1·104 0,27 0,26
r
N
δ
( )3
1v
( )3
1m
( )3
2v
( )3
2m 1,0 0,75
10-6 1.1·106 2,89 2,80 4,67 1 4,67 ~0
10-8 1.1·104 2,26 2,17 3,29 1 3,29 ~0
r
N
δ
( )3
1v
( )3
1m
( )3
2v
( )3
2m 1,0 0,75
10-6 1·106 6,03 5,9 6,69 1 6,69 ~0
10-8 1·104 4,54 4,41 4,69 1 4,69 ~0
70 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
Данные таблиц 3-8 также определяют общие тенденции зависимостей H от qNr ,, .
2) Выражения (6) ÷ (9) дают заведомо приближенные значения вычисляемых пере-
менных, в частности, для ИП с пошаговой подсказкой, поскольку при определении )1(
1iP мы
оперируем не вероятностями случайных значений количества удачных исходов, т.е. по-
павших в урну шаров, а их средними значениями (расчеты по более точным формулам не-
приемлемо сложны из-за высокой размерности). Результаты имитационного моделирова-
ния ИП с пошаговой и целевой подсказками, проведенные для оценки погрешностей, свя-
занных с отмеченными выше и другими принятыми допущениями, показали относительно
небольшое расхождение между расчетными и экспериментальными данными. В табл. 10
для 0,1=δ сведены значения 1v , принятые в качестве основного критерия сравнительной
оценки. Как видно, расхождение не превышает 3 ÷ 4%. Примерно в таких же пределах на-
ходится и расхождение значений 1m .
Таблица 10. Результаты имитационного моделирования интерфейсов
Образец r N Расчетные значения Экспериментальные
значения
( )1
1v )2(
1v ( )3
1v ( )1
1v )2(
1v ( )3
1v
МНЕМО-
ТЕКСТ
10-6 1.1·106 3,69 4,00 4,67 3,70 4,02 4,74
10-8 1.1·104 2,11 2,63 3,29 2,17 2,65 3,30
КОД
10-6 1·106 4,96 5,54 6,69 5,02 5,55 6,76
10-8 1·104 2,96 3,54 4,69 3,03 3,55 4,75
3) Трудоемкость ИП с пошаговой подсказкой может быть снижена благодаря учету
вероятностей обращений к словам БС и выбору на каждом шаге страницы с максимально
вероятными искомыми словами. Степень снижения зависит от гипотетической функции
распределения вероятностей обращений. Для оценки ожидаемых характеристик в этом
случае требуется соответствующее усложнение рассматриваемой выше модели. Соответ-
ственно усложняется и интерфейс.
4) В ИП с прицельной подсказкой пользователь ограничивается в возможностях
обозрения лексикографически и ментально «близких» вариантов задаваемого образца и
выбора более подходящего (при недостаточно четком представлении о том, что же именно
пользователю нужно). В связи с этим возможен гипотетический компромиссный вариант
ИП – представление прицельной страницы, дополненной наиболее вероятными, как объект
поиска, словами, близкими к запрошенному образцу.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Белоус Л.В. Модель упреждающей подсказки в интерфейсе пользователя / Л.В. Белоус,
В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко // Математичні машини і системи. – 2004. – № 3. – С. 156 – 163.
2. Kieras D. Using the Keystroke-Level Model to Estimate Execution Times [Електронний ресурс] /
D. Kieras. – University of Michigan. – Режим доступу:
ftp://www.eecs.umich/edu/people/rchong/kieras/GOMS/KLM.pdf.
3. A Guide to GOMS Model Usability Evaluation using GOMSL and GLEAN4 Revision [Електронний
ресурс]. – 2006. – March 31. – Режим доступу:
ftp://www.eecs.umich.edu/people/kieras/GOMS/GOMSL_Guide.pdf
4. Кузьменко Г.Е. Декомпозиция ментальных операторов в моделях GOMS-KLM применительно к
интерфейсу пользователя в задачах ввода и контроля данных / Г.Е. Кузьменко, В.А. Литвинов,
И.Н. Оксанич // Интеллектуальный анализ информации. IX междунар. конф. им. Т.А. Таран. ИАИ-
2009, (Киев, 19–22 мая 2009 г.). – К., 2009. – С. 212 – 218.
5. Оксанич И.Н. Модель декомпозиции ментальных операторов в проблемно-ориентированном ин-
терфейсе пользователя и ее экспериментальное исследование / И.Н. Оксанич // Математичні маши-
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1 71
ни і системи. – 2010. – № 1. – С. 105 – 112.
6. Литвинов В.А. Контроль достоверности и восстановления информации в человеко-машинных
системах / В.А. Литвинов, В.В. Крамаренко. – Киев: Техника, 1986. – 200с.
7. Широков В.А. Інформаційна теорія лексикографічних систем / Широков В.А. – Київ: Довіра,
1990. – 331 с.
Стаття надійшла до редакції 11.10.2010
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83400 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:01:00Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Кузьменко, Г.Е. Литвинов, В.А. Майстренко, С.Я. Оксанич, И.Н. 2015-06-19T12:05:17Z 2015-06-19T12:05:17Z 2011 Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой / Г.Е. Кузьменко, В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко, И.Н. Оксанич // Мат. машини і системи. — 2011. — № 1. — С. 61-71. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83400 681.3 Рассматривается типовой интерфейс пользователя в задаче поиска по образцу (ключевому слову) с упреждающей подсказкой. Предлагаются математические модели оценки трудоемкости вариантов интерфейса с пошаговой и прицельной подсказкой. Приводятся результаты имитационного моделирования процессов формирования подсказки. Розглядається типовий інтерфейс користувача у задачі пошуку за зразком (ключовим словом) з упереджувальною підказкою. Пропонуються математичні моделі оцінки трудомісткості варіантів інтерфейсу з покроковою та прицільною підказкою. Наводяться результати імітаційного моделювання процесів формування підказки. A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is discussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt are proposed. The results of simulations of the prompt formation are given. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Нові інформаційні і телекомунікаційні технології Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой Інтелектуалізований інтерфейс користувача інформаційно-пошукової системи у задачі пошуку за ключовим словом («зразком») з упереджувальною підказкою A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is discussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt are proposed. The results of simulations of the prompt formation are given. Article published earlier |
| spellingShingle | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой Кузьменко, Г.Е. Литвинов, В.А. Майстренко, С.Я. Оксанич, И.Н. Нові інформаційні і телекомунікаційні технології |
| title | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| title_alt | Інтелектуалізований інтерфейс користувача інформаційно-пошукової системи у задачі пошуку за ключовим словом («зразком») з упереджувальною підказкою A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is discussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt are proposed. The results of simulations of the prompt formation are given. |
| title_full | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| title_fullStr | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| title_full_unstemmed | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| title_short | Интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| title_sort | интеллектуализованный интерфейс пользователя информационно-поисковой системы в задаче поиска по ключевому слову («образцу») с упреждающей подсказкой |
| topic | Нові інформаційні і телекомунікаційні технології |
| topic_facet | Нові інформаційні і телекомунікаційні технології |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83400 |
| work_keys_str_mv | AT kuzʹmenkoge intellektualizovannyiinterfeispolʹzovatelâinformacionnopoiskovoisistemyvzadačepoiskapoklûčevomuslovuobrazcusupreždaûŝeipodskazkoi AT litvinovva intellektualizovannyiinterfeispolʹzovatelâinformacionnopoiskovoisistemyvzadačepoiskapoklûčevomuslovuobrazcusupreždaûŝeipodskazkoi AT maistrenkosâ intellektualizovannyiinterfeispolʹzovatelâinformacionnopoiskovoisistemyvzadačepoiskapoklûčevomuslovuobrazcusupreždaûŝeipodskazkoi AT oksaničin intellektualizovannyiinterfeispolʹzovatelâinformacionnopoiskovoisistemyvzadačepoiskapoklûčevomuslovuobrazcusupreždaûŝeipodskazkoi AT kuzʹmenkoge íntelektualízovaniiínterfeiskoristuvačaínformacíinopošukovoísistemiuzadačípošukuzaklûčovimslovomzrazkomzuperedžuvalʹnoûpídkazkoû AT litvinovva íntelektualízovaniiínterfeiskoristuvačaínformacíinopošukovoísistemiuzadačípošukuzaklûčovimslovomzrazkomzuperedžuvalʹnoûpídkazkoû AT maistrenkosâ íntelektualízovaniiínterfeiskoristuvačaínformacíinopošukovoísistemiuzadačípošukuzaklûčovimslovomzrazkomzuperedžuvalʹnoûpídkazkoû AT oksaničin íntelektualízovaniiínterfeiskoristuvačaínformacíinopošukovoísistemiuzadačípošukuzaklûčovimslovomzrazkomzuperedžuvalʹnoûpídkazkoû AT kuzʹmenkoge atypicaluserinterfaceforthetaskofsamplekeywordsearchwiththeaheadpromptisdiscussedmathematicalmodelsforestimationofinterfacecomplexitywiththestepbystepandaimpromptareproposedtheresultsofsimulationsofthepromptformationaregiven AT litvinovva atypicaluserinterfaceforthetaskofsamplekeywordsearchwiththeaheadpromptisdiscussedmathematicalmodelsforestimationofinterfacecomplexitywiththestepbystepandaimpromptareproposedtheresultsofsimulationsofthepromptformationaregiven AT maistrenkosâ atypicaluserinterfaceforthetaskofsamplekeywordsearchwiththeaheadpromptisdiscussedmathematicalmodelsforestimationofinterfacecomplexitywiththestepbystepandaimpromptareproposedtheresultsofsimulationsofthepromptformationaregiven AT oksaničin atypicaluserinterfaceforthetaskofsamplekeywordsearchwiththeaheadpromptisdiscussedmathematicalmodelsforestimationofinterfacecomplexitywiththestepbystepandaimpromptareproposedtheresultsofsimulationsofthepromptformationaregiven |