Adaptace uživatelského rozhraní založená na analýze textových souborů
Adaptation of user interface based on analysis of textual files
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Michal Sivoň
Supervisor
Šebek Jiří
Opponent
Mannová Božena
Field of study
Softwarové systémyStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra počítačůRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Táto bakalárska práca sa zaoberá úlohou vytvorenia a otestovania fra- meworku na adaptáciu používateľského rozhrania aplikácie na základe analýzy a klasifikovania textových súborov. Tento framework umožní vybratie položiek používateľského rozhrania, ktoré po- užívateľ s väčšou pravdepodobnosťou použije vzhľadom na textový súbor, s ktorým používateľ pracuje. Na klasifiká- ciu súborov bol použitý SVM a bayesov- ský algoritmus. Demonštračná aplikácia bola vyvinutá pomocou existujúcej práce M. Mishchenka a otestovaná pomocou keystroke level modelu. Testo- vanie ukázalo zlepšenie času prístupu k často používaným položkám rozhrania, avšak prístup k nepoužívaným polož- kám sa zhoršil. The goal of this bachelor thesis is to create and test a framework for adapta- tion of user interfaces based on analysis of and classification of text files. This framework will allow for selection of user interface items based on calculat- ing probabilities of their usage from text the user works on. We used SVM algorithm and Bayesian classification. Demonstrative application was devel- oped with existing work M. Mishchenko and tested with keystroke level model. Testing showed improvement of access time to frequently used elements, but made access time to unused elements worse.
Collections
- Bakalářské práce - 13136 [1124]