一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法技术

本发明专利技术涉及一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法，包括获取用户针对产品体验的包括有评分值数据的用户体验测量量表并建立用户体验基准值；采集用户的各眼动参数对应的眼动参数特征值以及各眼动参数中的关键眼动参数特征值；建立用户体验预测模型；针对各关键眼动参数特征值的归一化眼动数据；选取用户的预设数目的眼动数据训练集并输入至用户体验预测模型进行训练；将任一随机用户的各关键眼动参数特征值输入到用户体验预测模型中，得到针对当前随机用户的各预测体验值并判断调整用户体验预测模型；将所获取用户针对产品体验的各眼动参数输入至确定的用户体验隐形预测模型，实现应用用户的眼动数据快速准确预测到用户针对产品的真实体验。

A Method for Implicit Prediction of User Experience Using Eye Movement Data

The invention relates to a method for implicitly predicting user experience by using eye movement data, including acquiring user experience measurement scale including score data for product experience and establishing user experience benchmark value, collecting eye movement parameter characteristic values corresponding to each eye movement parameter of user and key eye movement parameter characteristic values in each eye movement parameter, and establishing user experience prediction model. According to the normalized eye movement data of each key eye movement parameter eigenvalue, the user's preset number of eye movement data training set is selected and input into the user experience prediction model for training; the key eye movement parameter eigenvalues of any random user are input into the user experience prediction model, and the predicted experience values for current random users are obtained, and the user experience prediction model is judged and adjusted. The obtained eye movement parameters for the product experience are input into the determined invisible prediction model of user experience, which can quickly and accurately predict the user's real experience for the product by using the user's eye movement data.

【技术实现步骤摘要】
一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法
本专利技术涉及用户体验领域，尤其涉及一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法。
技术介绍
用户体验是指用户在使用产品过程中的主观感受，主观感受包括对产品造型、产品色彩、产品功能的认知、识别和使用体验。传统用户体验评价多采用问卷调查、深度访谈以及用户反馈等主观性方法进行采集与分析。传统的用户体验评价方法不仅需要大量问卷、耗时长、工作量大，而且这种传统的用户体验评价方法较多的涉及用户的主观情绪，其本质上更多的是用户情绪的反馈，导致现有传统的用户体验评价方法不能完全真实地反映用户对产品的真实体验。在实际的产品使用过程中，用户使用产品时的眼动数据能够隐性地反映用户体验。基于此，申请号为201310393210.7的中国专利技术专利提出一种客观的e-learning用户体验质量的评价方法，该评价方法主要提出了用户体验指标体系中影响要素的量化方法，通过e-learning系统的用户日志数据，提取影响要素的特征值并进行量化评价，确定影响要素的权重，对影响要素进行加权求和，客观的评价用户体验质量。该方法虽然适用于慕课评价、微信等网络app产品，但对于实体产品并不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法，其特征在于，包括如下步骤1至步骤8：步骤1，获取用户针对产品体验的包括有评分值数据的用户体验测量量表，并对用户体验测量量表内的各评分值数据做预处理，以建立用户体验基准值；其中，所述用户体验测量量表内的评分值数据包括用户针对产品体验效果的美学体验评分值数据、可用性体验评分值数据以及享乐性体验评分值数据；步骤2，采集用户的各眼动参数，并提取各眼动参数中对应的眼动参数特征值以及各眼动参数中的关键眼动参数特征值；步骤3，建立用户体验预测模型，以预测用户对产品的体验；步骤4，针对步骤2中的各关键眼动参数特征值分别进行归一化处理，以分别得到对应各关键眼动参数特征...

【技术特征摘要】
1.一种应用眼动数据隐性预测用户体验的方法，其特征在于，包括如下步骤1至步骤8：步骤1，获取用户针对产品体验的包括有评分值数据的用户体验测量量表，并对用户体验测量量表内的各评分值数据做预处理，以建立用户体验基准值；其中，所述用户体验测量量表内的评分值数据包括用户针对产品体验效果的美学体验评分值数据、可用性体验评分值数据以及享乐性体验评分值数据；步骤2，采集用户的各眼动参数，并提取各眼动参数中对应的眼动参数特征值以及各眼动参数中的关键眼动参数特征值；步骤3，建立用户体验预测模型，以预测用户对产品的体验；步骤4，针对步骤2中的各关键眼动参数特征值分别进行归一化处理，以分别得到对应各关键眼动参数特征值的归一化眼动数据；步骤5，预设需要选取的眼动数据的训练集，从训练集中随机选取所述用户的预设数目的眼动数据，并将选取的用户的各眼动数据输入至用户体验预测模型中进行训练；其中，所述训练集内包括了用户的各眼动数据；步骤6，选取若干数目的随机用户，将任一随机用户的各关键眼动参数特征值输入到用户体验预测模型中，得到针对当前随机用户的各预测体验值；步骤7，将所得当前随机用户的各预测体验值与对应该当前随机用户的各真实体验值比对，以得到各眼动数据对应的预测误差，并判断是否需要调整用户体验预测模型：当得到的各眼动数据的预测误差位于允许的误差范围之内时，则以当前用户体验预测模型作为用户体验隐形预测模型；当得到的各眼动数据的预测误差位于允许的误差范围之外时，则调整所用户体验预测模型的参数，并将另一随机用户的各关键眼动参数特征值输入至调整后的用户体验预测模型，直到得到的各眼动数据对应的预测误差均位于允许的误差范围之内时，则以调整后的当前用户体验预测模型确定为用户体验隐形预测模型；步骤8，获取用户针对产品体验的各眼动参数，并将各眼动参数经步骤2和步骤4处理后得到用户的各眼动数据输入至步骤7中确定的所述用户体验隐形预测模型中，从而实现应用用户的眼动数据预测到用户针对产品的真实体验。2.根据权利要求1所述的应用眼动数据隐性预测用户体验的方法，其特征在于在步骤1中，建立用户体验基准值的过程包括步骤a至步骤c：步骤a，预先针对用户体验评分数据的平均评分值划成包含不同平均评分值的预设评级区间，各区间分别一一对应着一个针对用户的体验等级；步骤b，根据所述用户针对产品体验效果的美学体验评分值数据、可用性体验评分值数据以及享乐性体验评分值数据做平均化处理，得到平均化处理后的当前用户平均评分值；步骤c，将所得当前用户平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯冠华，
申请(专利权)人：浙江工商职业技术学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33