[00900301]基于用户经验的自适应界面理论及应用

申报项目整合了先后批准立项的国家自然科学基金项目和河南省科技攻关计划项目2个项目的研究成果，以及前期的研究工作，属于计算机科学技术学科。为了自主创新基于用户经验的自适应界面技术，项目组成员对自适应界面中基于用户经验的自适应界面的模型表达、实现机制、开发方法、自适应可视化技术以及在电子表单和信息可视化中的应用等进行了深入研究，完成了1项国家级科技成果并通过结题：信息可视化中基于用户经验的自适应界面实现机制及评估模型（项目编号：U1304611），通过了1项省级项目的结题：面向电子档案大数据的可视化组织与分析关键技术研究（项目编号：162102210093）。项目的研究领域涉及到人机交互技术、自适应界面、信息可视化、电子表单和模型驱动开发等问题，技术开发难度大。 该项目的研究历时8年多，总投资超过200万元，总工作量超过40人年。项目研究了自适应界面模型，提出了基于用户经验的自适应界面模型和体系架构，建立了基于用户经验的交互动作预测方法，提出了一种基于模型驱动的自适应界面软件开发方法；提出一种在线同步输入的笔式自适应表单的方法，设计实现了一种笔式自适应表单新技术；提出了一种面向电子病历中文医学信息的可视组织方法，设计一种基于双曲树模式的数据可视组织模型以及交互任务模型；提出了一种面向临床诊疗的自适应可视分析与辅助诊断方法，实现了一种对海量电子病历数据组织进行深入分析和辅助诊断的技术。该项目成功申请计算机软件著作权7项，发表论文共计8篇，核心期刊8篇，其中EI收录5篇，出版著作1部，完成1项国家级科技成果，1项省部级科技成果。完成的科技成果在“自适应用户界面”和“电子病例可视化与辅助诊断”的查新点方面达到了国内领先水平。 项目成果主要针对医疗电子病例大数据和互联网短文本大数据的应用需求，研究在人机交互系统中如何利用人们操作系统的交互历史，从中不断学习用户交互的历史轨迹，发掘出用户常见的工作模式，从而给用户以个性化的推荐，进而大大降低用户的认知负担、记忆负担和工作负担。另外，在用户分析决策过程中，该项目也研究了信息利用过程中大脑思维过程，以及对人在信息利用与分析过程中的交互习惯和交互方式，充分利用人们长期生活中已经习得的交互方式和手段，采用自然高效的、对用户思维活动干扰少的交互方式和可视界面，提供了渐进式的智能技术来支持用户展开深入分析活动，从而降低分析决策者的交互负担，有效提高可视分析效率。 项目成果自2015年6月推广应用以来，产生了良好的社会经济效益，该成果的受益人数每年超过3万人，用户使用效果反应良好。极大地促进了日常办公和医疗信息化的进步。对提高用户效率和体验，辅助医生诊断与决策，促进人工智能在办公领域和医疗行业落地具有较大的应用价值。