У статті розглядаються підходи до розробки front-end фреймворку для створення веб-застосунків з адаптивним графічним інтерфейсом, що динамічно підлаштовується під індивідуальні потреби користувачів за допомогою алгоритмів машинного навчання. Актуальність проблеми полягає в необхідності розробки інтерфейсів, здатних одночасно відповідати потребам різних демографічних груп, що вимагає гнучкості в налаштуванні користувацького досвіду (UX) та інтерфейсу (UI) сучасних веб-сайтів. Традиційні методи дизайну інтерфейсів не завжди враховують специфічні потреби кожного користувача, що знижує ефективність взаємодії з сайтом. У статті запропоновано підхід, який використовує алгоритми підкріпленого машинного навчання для аналізу взаємодії користувача з інтерфейсом і автоматичної адаптації інтерфейсу на основі поведінкових даних. Це дозволяє підвищити точність персоналізації інтерфейсів та покращити загальний користувацький досвід.
Метою роботи є розробка інструменту автоматизованої перебудови графічного інтерфейсу веб-застосунків залежно від індивідуальних потреб користувачів для покращення їхнього користувацького досвіду. Розроблено алгоритми для оптимізації взаємодії користувачів зі сторінками веб-застосунків та підвищення ефективності роботи з інтерфейсом.
Результати дослідження демонструють здатність фреймворку динамічно реагувати на поведінку користувачів, оцінювати їх рівень взаємодії та приймати обґрунтовані рішення щодо адаптації параметрів інтерфейсу, що, в свою чергу, допомагає розробникам зменшити обсяг роботи, необхідної для реалізації персоналізованого інтерфейсу, шляхом усунення потреби в ручній розробці варіантів веб-сайту. Використовуючи цей підхід, оцінене зменшення обсягу коду становить 40-50%.
- Nilakshi Jain. (2023) UI Design : Key to Captivate User Understanding, вересень 2023. 173 ст. ISBN: 8195131948.
- John Albert Balansag, Rommel A. Canoy, Troyd B. Puquiz, Honey Marjey V. Curay, Denver F. Divino, Luz Clarisse E. Pejera, Mark Van M. Buladaco.(2021) User Engagement and User Design on Online Shopping Apps. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering Volume 10, 3077–3083. https://doi.org./10.30534/ijatcse/2021/011062021
- Zhiyong Chen. (2023). Research on the application of ergonomics in UI interface design. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00338.
- Khalid Krayza, Nor Azman Ismail, Layla Hasan, Wad Ghaban, Nadhmi A. Gazem, Maged Nasser. (2023) Adaptable Web Search User InterfaceModel for the Elderly. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 2436 – 2457. http://doi.org/10.3837/tiis.2023.09.008.
- Ahmad Muktamar, Cindy Sandra Lumingkewas, Agus Rofi'i. (2023). The Implementation of User Centered Design Method in Developing UI/UX. JISTE Journal of Information System, Technology and Engineering, 26–31. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004.
- Sadik Khan. (2023) Role of Generative AI for Developing Personalized Content Based Websites. International Journal of Innovative Science and Research Technology, volume 8, Issue 9, 1–5. http://doi.org/10.5281/zenodo.8328205.
- Daniel Gaspar-Figueiredo, Silvia Abrahao, Marta Fernandez-Diego, Emilio Insfran. (2023). A Comparative Study on Reward Models for UI Adaptation with Reinforcement Learning.
- Ilan Kirsh. (2021). Visualizing Web Users’ Attention to Text With Selection Heatmaps. ICWE 2021, 517–520. https://doi.org/10.1007/978-3-030-74296-6_42.
- Ilan Kirsh. (2020). Directions and Speeds of Mouse Movements on a Website and Reading Patterns: A Web Usage Mining Case Study. 10th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS’20). https://doi.org/10.1145/3405962.3405982
- Ilan Kirsh. (2020). Using Mouse Movement Heatmaps to Visualize User Attention to Words. 11th Nordic Conference on Human-Computer Interaction. https://doi.org/10.1145/3419249.3421250.
- Jörn Hurtienne, Maximilian Landeck. (2014). Beyond Eye Tracking Analogies: Cursor Trajectories as Subtle Cues to Detect Distracting UI Elements. CHI '14 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. http://doi.org/10.1145/2559206.2581363.
- Ana Kešelj Dilberović, Mario Milicevic, Krunoslav Zubrinic, Željka Car. (2022). The Application of Deep Learning for the Evaluation of User Interfaces. http://doi.org/10.3390/s22239336
- Jakob Nielsen. (1993). Iterative User-Interface Design. https://doi.org/10.1109/2.241424