User modeling
ব্যবহারকারী মডেলিং হল মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়ার উপবিভাগ যা ব্যবহারকারীর ধারণাগত বোঝাপড়া গড়ে তোলা এবং সংশোধন করার প্রক্রিয়া বর্ণনা করে। ব্যবহারকারী মডেলিংয়ের মূল লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট প্রয়োজনের সাথে সিস্টেমগুলির কাস্টমাইজেশন এবং অভিযোজন। ব্যবস্থাটিকে 'সঠিক' উপায়ে 'সঠিক' সময়ে 'সঠিক' কথাটি বলতে হবে। এটি করার জন্য ব্যবহারকারীর একটি অভ্যন্তরীণ প্রতিনিধিত্ব প্রয়োজন। আরেকটি সাধারণ উদ্দেশ্য হল স্বয়ংক্রিয় সফ্টওয়্যার-পরীক্ষায় ব্যবহারের জন্য তাদের দক্ষতা এবং ঘোষণামূলক জ্ঞানের মডেলিং সহ নির্দিষ্ট ধরনের ব্যবহারকারীদের মডেলিং করা। ব্যবহারকারী-মডেলগুলি ব্যবহারকারী পরীক্ষার একটি সস্তা বিকল্প হিসাবে কাজ করতে পারে তবে ব্যবহারকারী পরীক্ষার প্রতিস্থাপন করা উচিত নয়। একটি ব্যবহারকারী মডেল হল একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর সাথে সম্পর্কিত ব্যক্তিগত তথ্যের সংগ্রহ এবং শ্রেণীবিভাগ। একটি ব্যবহারকারী মডেল হল একটি (তথ্য) কাঠামো যা একটি পৃথক ব্যবহারকারী সম্পর্কে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত হয় এবং একটি ব্যবহারকারী প্রোফাইল একটি প্রদত্ত ব্যবহারকারী মডেলের প্রকৃত উপস্থাপনা। ব্যবহারকারীর প্রোফাইল পাওয়ার প্রক্রিয়াকে ব্যবহারকারীর মডেলিং বলা হয়। অতএব, এটি সিস্টেমের আচরণে যে কোনও অভিযোজিত পরিবর্তনের ভিত্তি। মডেলটিতে কোন তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে তা অ্যাপ্লিকেশনটির উদ্দেশ্যের উপর নির্ভর করে। এতে ব্যবহারকারীদের নাম এবং বয়স, তাদের আগ্রহ, তাদের দক্ষতা এবং জ্ঞান, তাদের লক্ষ্য এবং পরিকল্পনা, তাদের পছন্দ এবং তাদের অপছন্দ বা তাদের আচরণ এবং সিস্টেমের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ব্যবহারকারী মডেলগুলির জন্য বিভিন্ন নকশার নিদর্শন রয়েছে, যদিও প্রায়শই তাদের একটি মিশ্রণ ব্যবহার করা হয়। স্ট্যাটিক ইউজার মডেল হল সবচেয়ে মৌলিক ধরনের ইউজার মডেল। একবার প্রধান তথ্য সংগ্রহ করা হলে সেগুলি সাধারণত আবার পরিবর্তন করা হয় না, সেগুলি স্থির থাকে। ব্যবহারকারীদের পছন্দের পরিবর্তনগুলি নিবন্ধিত নয় এবং মডেলটি পরিবর্তন করতে কোনও লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় না। গতিশীল ব্যবহারকারী মডেলগুলি গতিশীল ব্যবহারকারী মডেলগুলি ব্যবহারকারীদের আরও আপ টু ডেট উপস্থাপনার অনুমতি দেয়। তাদের আগ্রহের পরিবর্তন, তাদের শেখার অগ্রগতি বা সিস্টেমের সাথে মিথস্ক্রিয়া লক্ষ্য করা যায় এবং ব্যবহারকারীর মডেলকে প্রভাবিত করে। এইভাবে মডেলগুলি হালনাগাদ করা যেতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের বর্তমান চাহিদা ও লক্ষ্যগুলি বিবেচনায় নেওয়া যেতে পারে। স্টেরিওটাইপ ভিত্তিক ব্যবহারকারী মডেলগুলি স্টেরিওটাইপ ভিত্তিক ব্যবহারকারী মডেলগুলি জনতাত্ত্বিক পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে তৈরি। সংগৃহীত তথ্যের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের সাধারণ স্টেরিওটাইপগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। সিস্টেমটি তখন এই স্টেরিওটাইপের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়। অ্যাপ্লিকেশনটি তাই কোনও ব্যবহারকারী সম্পর্কে অনুমান করতে পারে যদিও সেই নির্দিষ্ট অঞ্চল সম্পর্কে কোনও তথ্য নাও থাকতে পারে, কারণ জনতাত্ত্বিক গবেষণায় দেখা গেছে যে এই স্টেরিওটাইপের অন্যান্য ব্যবহারকারীদের একই বৈশিষ্ট্য রয়েছে। সুতরাং, স্টেরিওটাইপ ভিত্তিক ব্যবহারকারী মডেলগুলি মূলত পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করে এবং ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলি স্টেরিওটাইপের সাথে মেলে না তা বিবেচনা করে না। যাইহোক, তারা একজন ব্যবহারকারী সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার অনুমতি দেয়, এমনকি তার সম্পর্কে সামান্য তথ্য থাকলেও। অত্যন্ত অভিযোজিত ব্যবহারকারী মডেলগুলি অত্যন্ত অভিযোজিত ব্যবহারকারী মডেলগুলি একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর প্রতিনিধিত্ব করার চেষ্টা করে এবং তাই সিস্টেমের একটি খুব উচ্চ অভিযোজনকে অনুমতি দেয়। স্টেরিওটাইপ ভিত্তিক ব্যবহারকারী মডেলের বিপরীতে তারা জনতাত্ত্বিক পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করে না তবে প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য একটি নির্দিষ্ট সমাধান খুঁজে বের করার লক্ষ্য রাখে। যদিও ব্যবহারকারীরা এই উচ্চ অভিযোজন থেকে প্রচুর সুবিধা নিতে পারেন, তবে এই ধরনের মডেলকে প্রথমে প্রচুর তথ্য সংগ্রহ করতে হবে। ব্যবহারকারীদের সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ বিভিন্ন উপায়ে সংগ্রহ করা যেতে পারে। তিনটি প্রধান পদ্ধতি রয়েছেঃ নির্দিষ্ট তথ্যের জন্য জিজ্ঞাসা করা যখন (প্রথম) সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এই ধরনের তথ্য সংগ্রহ নিবন্ধকরণ প্রক্রিয়ার সাথে যুক্ত। নিবন্ধনের সময় ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট তথ্য, তাদের পছন্দ-অপছন্দ এবং তাদের চাহিদা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হয়। প্রায়শই প্রদত্ত উত্তরগুলি পরে পরিবর্তন করা যেতে পারে। সিস্টেমের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়া পর্যবেক্ষণ এবং ব্যাখ্যা করে ব্যবহারকারীদের পছন্দগুলি শেখা এই ক্ষেত্রে ব্যবহারকারীদের সরাসরি তাদের ব্যক্তিগত তথ্য এবং পছন্দগুলির জন্য জিজ্ঞাসা করা হয় না, তবে এই তথ্যটি সিস্টেমের সাথে মিথস্ক্রিয়া করার সময় তাদের আচরণ থেকে উদ্ভূত হয়। কোনও কাজ সম্পন্ন করার জন্য তারা যে উপায়গুলি বেছে নেয়, যে সমস্ত বিষয়ে তাদের আগ্রহ থাকে, এই পর্যবেক্ষণগুলি কোনও নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী সম্পর্কে অনুমানের অনুমতি দেয়। অ্যাপ্লিকেশনটি এই মিথস্ক্রিয়াগুলি পর্যবেক্ষণ করে গতিশীলভাবে শেখে। এই কাজটি সম্পন্ন করার জন্য বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি সংকর পদ্ধতি যা স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া চায় এবং অভিযোজিত শিক্ষার মাধ্যমে ব্যবহারকারীর মডেলকে পরিবর্তন করে এই পদ্ধতিটি উপরেরগুলির একটি মিশ্রণ। ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে এবং স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া দিতে হবে। উপরন্তু, সিস্টেমের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং প্রাপ্ত তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর মডেলগুলি সামঞ্জস্য করতে ব্যবহৃত হয়। যদিও প্রথম পদ্ধতিটি দ্রুত প্রধান তথ্য সংগ্রহের একটি ভাল উপায়, তবে এতে ব্যবহারকারীদের আগ্রহের পরিবর্তনের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতার অভাব রয়েছে। এটি তথ্য দেওয়ার জন্য ব্যবহারকারীদের প্রস্তুতির উপর নির্ভর করে এবং নিবন্ধকরণ প্রক্রিয়া শেষ হওয়ার পরে তাদের উত্তরগুলি সম্পাদনা করার সম্ভাবনা কম। অতএব, ব্যবহারকারীর মডেলগুলি আপ টু ডেট না হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, এই প্রথম পদ্ধতিটি ব্যবহারকারীদের তাদের সম্পর্কে সংগৃহীত তথ্যের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ রাখার অনুমতি দেয়। এটা তাদের সিদ্ধান্ত যে তারা কোন তথ্য দিতে ইচ্ছুক। দ্বিতীয় পদ্ধতিতে এই সম্ভাবনা অনুপস্থিত। এমন একটি সিস্টেমে অভিযোজিত পরিবর্তন যা ব্যবহারকারীদের পছন্দ এবং প্রয়োজনগুলি কেবল তাদের আচরণের ব্যাখ্যার মাধ্যমে শেখে, ব্যবহারকারীদের কাছে কিছুটা অস্বচ্ছ বলে মনে হতে পারে, কারণ তারা সম্পূর্ণরূপে বুঝতে এবং পুনর্গঠন করতে পারে না যে কেন সিস্টেমটি তার মতো আচরণ করে। উপরন্তু, প্রয়োজনীয় নির্ভুলতার সাথে ব্যবহারকারীদের প্রয়োজনের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হওয়ার আগে সিস্টেমটি একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ তথ্য সংগ্রহ করতে বাধ্য হয়। অতএব, অভিযোজিত পরিবর্তনগুলি থেকে একজন ব্যবহারকারী উপকৃত হওয়ার আগে একটি নির্দিষ্ট শেখার সময় লাগে। যাইহোক, পরে এই স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যবহারকারী মডেলগুলি সিস্টেমের বেশ সঠিক অভিযোজনকে অনুমতি দেয়। সংকর পদ্ধতিটি উভয় পদ্ধতির সুবিধাগুলি একত্রিত করার চেষ্টা করে। ব্যবহারকারীদের সরাসরি জিজ্ঞাসা করে তথ্য সংগ্রহের মাধ্যমে এটি তথ্যের একটি প্রথম মজুদ সংগ্রহ করে যা অভিযোজিত পরিবর্তনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যবহারকারীদের মিথস্ক্রিয়া থেকে শেখার মাধ্যমে এটি ব্যবহারকারীর মডেলগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে এবং আরও নির্ভুলতায় পৌঁছাতে পারে। তবুও, সিস্টেমের ডিজাইনারকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে, এই তথ্যগুলির মধ্যে কোনটির কতটা প্রভাব থাকা উচিত এবং একজন ব্যবহারকারীর দেওয়া কিছু তথ্যের বিরোধিতা করে এমন শেখা তথ্যের সাথে কী করা উচিত। একবার কোনও সিস্টেম কোনও ব্যবহারকারী সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করলে এটি পূর্বনির্ধারিত বিশ্লেষণাত্মক অ্যালগরিদম দ্বারা সেই তথ্য মূল্যায়ন করতে পারে এবং তারপরে ব্যবহারকারীর প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে শুরু করে। এই অভিযোজনগুলি সিস্টেমের আচরণের প্রতিটি দিকের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে এবং সিস্টেমের উদ্দেশ্যের উপর নির্ভর করে। শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করে, ব্যবহারকারীর প্রয়োজন নেই এমন তথ্য লুকিয়ে রেখে, পরবর্তী কী করতে হবে তার প্রস্তাব দিয়ে ব্যবহারকারীর আগ্রহ, জ্ঞান বা লক্ষ্য অনুযায়ী তথ্য এবং কার্যকারিতা উপস্থাপন করা যেতে পারে। অভিযোজিত এবং অভিযোজিত পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য করতে হবে। একটি অভিযোজিত সিস্টেমে ব্যবহারকারী সক্রিয়ভাবে সংশ্লিষ্ট বিকল্পগুলি নির্বাচন করে ম্যানুয়ালি সিস্টেমের চেহারা, আচরণ বা কার্যকারিতা পরিবর্তন করতে পারে। পরে সিস্টেমটি এই বিকল্পগুলিতে লেগে থাকবে। একটি অভিযোজিত ব্যবস্থায় ব্যবহারকারীর সাথে একটি গতিশীল অভিযোজন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিস্টেম দ্বারা সঞ্চালিত হয়, নির্মিত ব্যবহারকারী মডেলের উপর ভিত্তি করে। সুতরাং, একটি অভিযোজিত ব্যবস্থার এই অভিযোজনগুলি করার জন্য ব্যবহারকারীর সম্পর্কে তথ্য ব্যাখ্যা করার উপায়গুলির প্রয়োজন। এই কাজটি সম্পন্ন করার একটি উপায় হল নিয়ম-ভিত্তিক ফিল্টারিং বাস্তবায়ন করা। এই ক্ষেত্রে আই. এফ. থেন. নিয়মের একটি সেট প্রতিষ্ঠিত হয় যা সিস্টেমের জ্ঞানের ভিত্তিকে অন্তর্ভুক্ত করে। আইএফ-শর্তগুলি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী-তথ্যের জন্য পরীক্ষা করতে পারে এবং যদি সেগুলি থেন-শাখার সাথে মেলে তবে তা সম্পাদন করা হয় যা অভিযোজিত পরিবর্তনের জন্য দায়ী। আরেকটি পদ্ধতি হল সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং। এই ক্ষেত্রে একজন ব্যবহারকারীর সম্পর্কে তথ্য একই সিস্টেমের অন্যান্য ব্যবহারকারীদের সাথে তুলনা করা হয়। সুতরাং, বর্তমান ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলি যদি অন্য ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মেলে, তবে সিস্টেমটি বর্তমান ব্যবহারকারীর সম্পর্কে অনুমান করতে পারে যে বর্তমান ব্যবহারকারীর মডেলটিতে তথ্যের অভাব রয়েছে এমন অঞ্চলে তার অনুরূপ বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে। এই অনুমানের উপর ভিত্তি করে সিস্টেমটি তখন অভিযোজিত পরিবর্তনগুলি সম্পাদন করতে পারে। ব্যবহার অভিযোজিত হাইপারমিডিয়াঃ একটি অভিযোজিত হাইপারমিডিয়া সিস্টেমে প্রদর্শিত বিষয়বস্তু এবং প্রস্তাবিত হাইপারলিঙ্কগুলি ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে তাদের লক্ষ্য, আগ্রহ, জ্ঞান এবং দক্ষতাকে বিবেচনায় নিয়ে বেছে নেওয়া হয়। সুতরাং, একটি অভিযোজিত হাইপারমিডিয়া সিস্টেমের লক্ষ্য শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক তথ্য উপস্থাপন করে "হাইপারস্পেসে হারিয়ে যাওয়া" সিন্ড্রোমকে হ্রাস করা। অভিযোজিত শিক্ষামূলক হাইপারমিডিয়াঃ অভিযোজিত হাইপারমিডিয়ার একটি উপবিভাগ হওয়ায় অভিযোজিত শিক্ষামূলক হাইপারমিডিয়ার মূল ফোকাস শিক্ষার উপর, অধ্যয়নের ক্ষেত্রে ব্যবহারকারীর জ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত বিষয়বস্তু এবং হাইপারলিঙ্ক প্রদর্শন করা। ইন্টেলিজেন্ট টিউটরিং সিস্টেমঃ অভিযোজিত শিক্ষামূলক হাইপারমিডিয়া সিস্টেমের বিপরীতে ইন্টেলিজেন্ট টিউটরিং সিস্টেমগুলি স্বতন্ত্র সিস্টেম। তাদের লক্ষ্য হল অধ্যয়নের একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে শিক্ষার্থীদের সহায়তা করা। এটি করার জন্য, তারা একটি ব্যবহারকারী মডেল তৈরি করে যেখানে তারা ব্যবহারকারীর ক্ষমতা, জ্ঞান এবং চাহিদা সম্পর্কে তথ্য সঞ্চয় করে। সিস্টেমটি এখন উপযুক্ত অনুশীলন এবং উদাহরণ উপস্থাপন করে এবং যেখানে ব্যবহারকারীর সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন সেখানে ইঙ্গিত এবং সহায়তা প্রদান করে এই ব্যবহারকারীর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থাঃ বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থা হল এমন কম্পিউটার ব্যবস্থা যা কোনও নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে কোনও সমস্যা সমাধানে ব্যবহারকারীকে সহায়তা করার জন্য একজন মানব বিশেষজ্ঞের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতাকে অনুকরণ করে। ধাপে ধাপে তারা বর্তমান সমস্যাটি চিহ্নিত করতে এবং একটি সমাধান খুঁজে বের করার জন্য প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে। ব্যবহারকারীর মডেলগুলি বর্তমান ব্যবহারকারীর জ্ঞানের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে, বিশেষজ্ঞ এবং নবাগতদের মধ্যে পার্থক্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সিস্টেমটি ধরে নিতে পারে যে অভিজ্ঞ ব্যবহারকারীরা বিষয়টিতে নতুন ব্যক্তির তুলনায় আরও জটিল প্রশ্নগুলি বুঝতে এবং উত্তর দিতে সক্ষম। অতএব, এটি ব্যবহৃত শব্দভান্ডার এবং ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপিত প্রশ্নের ধরন সামঞ্জস্য করতে পারে, এইভাবে একটি সমাধান খুঁজে বের করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি হ্রাস করে। সুপারিশ ব্যবস্থাঃ সুপারিশ ব্যবস্থার মূল ধারণা হল ব্যবহারকারীর কাছে এমন কিছু আইটেম উপস্থাপন করা যা তার প্রয়োজনের সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত। এই নির্বাচনটি ব্যবহারকারীর বুকমার্ক করা, রেট করা, কেনা, সম্প্রতি দেখা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে হতে পারে। সুপারিশকারী পদ্ধতিগুলি প্রায়শই ই-কমার্সে ব্যবহৃত হয় তবে সামাজিক নেটওয়ার্ক, ওয়েবসাইট, সংবাদ ইত্যাদির মতো ক্ষেত্রগুলিও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। ব্যবহারকারী-অনুকরণঃ যেহেতু ব্যবহারকারী মডেলিং সিস্টেমটিকে একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা ধারণ করার অনুমতি দেয়, তাই বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারকারীদের কৃত্রিমভাবে মডেলিং করে অনুকরণ করা যেতে পারে। সাধারণ প্রকারগুলি হল "বিশেষজ্ঞ" বা "নবাগত" সিস্টেমের পরিধি বা সিস্টেমের ব্যবহার সম্পর্কে। এই বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারী পরীক্ষাগুলি অনুকরণ করা যেতে পারে। ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের সুপার প্রকল্প এবং কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের অন্তর্ভুক্তিমূলক ব্যবহারকারী মডেল দৃষ্টিশক্তি, শ্রবণশক্তি এবং মোটর প্রতিবন্ধী ব্যবহারকারীদের জন্য মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করে। মান কম্পিউটার সিস্টেমে ব্যবহারকারীদের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য নির্দিষ্ট সংখ্যক প্রতিনিধিত্বমূলক বিন্যাস এবং মান পাওয়া যায়, যেমনঃ আইএমএস-এলআইপি (আইএমএস-লার্নার ইনফরমেশন প্যাকেজিং, ই-লার্নিং-এ ব্যবহৃত) এইচআর-এক্সএমএল (মানব সম্পদ ব্যবস্থাপনায় ব্যবহৃত) জেএক্সডিএম (জাস্টিস উইথ দ্য গ্লোবাল জাস্টিস এক্সটেনসিবল মার্কআপ) ইউরোপাস (ইউরোপাস অনলাইন সিভি) এছাড়াও দেখুন ব্যক্তিগতকরণ জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহারকারীর প্রোফাইল পরিচয় ব্যবস্থাপনা রেফারেন্স বাহ্যিক রেফারেন্স ব্যবহারকারীর মডেলিং এবং ব্যবহারকারী-অভিযোজিত মিথস্ক্রিয়া (ইউএমইউএআই) সিএমইউ ব্যবহারকারী মডেলিং সম্মেলন 2007-এ ব্যক্তিগতকরণ গবেষণা কগটুল প্রকল্পের জার্নাল 2018 হাইপারটেক্সট জ্ঞান উপস্থাপনা