基于卷积神经网络的用户感知评估建模

提出了一种基于卷积神经网络的用户感知评估建模方法,充分利用产品使用数据来定量地建立用户感知评估和产品性能参数之间的映射关系,以支持产品设计改进.首先,利用滑动窗口技术将时间序列形式的使用数据转换为一系列数据单元,并在此基础上建立适用于用户感知评估模型的卷积神经网络结构;然后,通过K-折交叉验证分析确定模型的最优超参数并改善模型的过拟合问题;最后,以智能手机用户感知建模为例验证了方法的有效性.结果表明,所提出的方法能够自动从使用数据中提取出有效特征,用于用户感知评估预测,减少了建模过程中对用户和设计师的依赖,可以帮助设计师及时准确地评估产品表现,为产品设计改进提供决策支持.