User modeling
વપરાશકર્તા મોડેલિંગ એ માનવ-કમ્પ્યુટર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનો પેટા વિભાગ છે જે વપરાશકર્તાની વૈચારિક સમજણના નિર્માણ અને તેમાં ફેરફાર કરવાની પ્રક્રિયાનું વર્ણન કરે છે. વપરાશકર્તા મોડેલિંગનો મુખ્ય ધ્યેય વપરાશકર્તાની ચોક્કસ જરૂરિયાતો અનુસાર સિસ્ટમોનું કસ્ટમાઇઝેશન અને અનુકૂલન છે. પ્રણાલીએ 'યોગ્ય' રીતે 'યોગ્ય' સમયે 'યોગ્ય' વાત કહેવાની જરૂર છે. આવું કરવા માટે તેને વપરાશકર્તાની આંતરિક રજૂઆતની જરૂર છે. બીજો સામાન્ય હેતુ ચોક્કસ પ્રકારના વપરાશકર્તાઓનું મોડેલિંગ છે, જેમાં સ્વચાલિત સોફ્ટવેર-પરીક્ષણોમાં ઉપયોગ માટે તેમની કુશળતા અને ઘોષણાત્મક જ્ઞાનનું મોડેલિંગ સામેલ છે. વપરાશકર્તા-નમૂનાઓ આમ વપરાશકર્તા પરીક્ષણના સસ્તા વિકલ્પ તરીકે કામ કરી શકે છે પરંતુ વપરાશકર્તા પરીક્ષણને બદલવું જોઈએ નહીં. વપરાશકર્તા મોડેલ એ ચોક્કસ વપરાશકર્તા સાથે સંકળાયેલ વ્યક્તિગત ડેટાનો સંગ્રહ અને વર્ગીકરણ છે. વપરાશકર્તા મોડેલ એ એક (ડેટા) માળખું છે જેનો ઉપયોગ વ્યક્તિગત વપરાશકર્તા વિશે ચોક્કસ લાક્ષણિકતાઓ મેળવવા માટે થાય છે, અને વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલ એ આપેલ વપરાશકર્તા મોડેલમાં વાસ્તવિક રજૂઆત છે. વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલ મેળવવાની પ્રક્રિયાને વપરાશકર્તા મોડેલિંગ કહેવામાં આવે છે. તેથી, તે સિસ્ટમના વર્તનમાં કોઈપણ અનુકૂલનશીલ ફેરફારો માટેનો આધાર છે. મોડેલમાં કઈ માહિતી શામેલ છે તે એપ્લિકેશનના હેતુ પર આધારિત છે. તેમાં વપરાશકર્તાઓના નામ અને ઉંમર, તેમની રુચિઓ, તેમની કુશળતા અને જ્ઞાન, તેમના લક્ષ્યો અને યોજનાઓ, તેમની પસંદગીઓ અને તેમની નાપસંદો અથવા તેમના વર્તન અને સિસ્ટમ સાથેની તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ વિશેની માહિતી જેવી વ્યક્તિગત માહિતી શામેલ હોઈ શકે છે. વપરાશકર્તા મોડેલો માટે વિવિધ ડિઝાઇન પેટર્ન છે, જો કે ઘણીવાર તેમના મિશ્રણનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સ્થિર વપરાશકર્તા મોડેલો એ વપરાશકર્તા મોડેલોના સૌથી મૂળભૂત પ્રકારો છે. એકવાર મુખ્ય માહિતી એકત્રિત થઈ જાય પછી તે સામાન્ય રીતે ફરીથી બદલાતી નથી, તે સ્થિર હોય છે. વપરાશકર્તાઓની પસંદગીઓમાં ફેરફારો નોંધાયેલા નથી અને મોડેલને બદલવા માટે કોઈ શિક્ષણ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવામાં આવતો નથી. ગતિશીલ વપરાશકર્તા મોડેલો ગતિશીલ વપરાશકર્તા મોડેલો વપરાશકર્તાઓની વધુ અદ્યતન રજૂઆતને મંજૂરી આપે છે. તેમની રુચિઓમાં ફેરફારો, તેમની શીખવાની પ્રગતિ અથવા સિસ્ટમ સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ નોંધાય છે અને વપરાશકર્તા મોડેલોને પ્રભાવિત કરે છે. આ રીતે મોડેલોને અપડેટ કરી શકાય છે અને વપરાશકર્તાઓની વર્તમાન જરૂરિયાતો અને લક્ષ્યોને ધ્યાનમાં લઈ શકાય છે. સ્ટીરિયોટાઇપ આધારિત વપરાશકર્તા નમૂનાઓ સ્ટીરિયોટાઇપ આધારિત વપરાશકર્તા નમૂનાઓ વસ્તી વિષયક આંકડાઓ પર આધારિત છે. એકત્રિત કરેલી માહિતીના આધારે વપરાશકર્તાઓને સામાન્ય રૂઢિપ્રયોગોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. સિસ્ટમ પછી આ રૂઢિપ્રયોગને અપનાવે છે. તેથી એપ્લિકેશન વપરાશકર્તા વિશે ધારણાઓ કરી શકે છે, ભલે તે ચોક્કસ વિસ્તાર વિશે કોઈ માહિતી ન હોય, કારણ કે વસ્તી વિષયક અભ્યાસોએ દર્શાવ્યું છે કે આ રૂઢિપ્રયોગમાં અન્ય વપરાશકર્તાઓ સમાન લાક્ષણિકતાઓ ધરાવે છે. આમ, રૂઢિચુસ્તતા આધારિત વપરાશકર્તા નમૂનાઓ મુખ્યત્વે આંકડાઓ પર આધાર રાખે છે અને તે ધ્યાનમાં લેતા નથી કે વ્યક્તિગત લક્ષણો રૂઢિચુસ્તતા સાથે મેળ ખાતા નથી. જો કે, તેઓ વપરાશકર્તા વિશેની આગાહીઓને મંજૂરી આપે છે, ભલે તેના વિશે થોડી માહિતી હોય. અત્યંત અનુકૂલનશીલ વપરાશકર્તા મોડેલો એક ચોક્કસ વપરાશકર્તાનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે અને તેથી સિસ્ટમની ખૂબ જ ઉચ્ચ અનુકૂલનશીલતાને મંજૂરી આપે છે. સ્ટીરિયોટાઇપ આધારિત વપરાશકર્તા મોડેલોથી વિપરીત તેઓ વસ્તી વિષયક આંકડા પર આધાર રાખતા નથી પરંતુ દરેક વપરાશકર્તા માટે ચોક્કસ ઉકેલ શોધવાનું લક્ષ્ય રાખે છે. જો કે વપરાશકર્તાઓ આ ઉચ્ચ અનુકૂલનશીલતાનો મોટો લાભ લઈ શકે છે, આ પ્રકારના મોડેલને પહેલા ઘણી માહિતી એકત્રિત કરવાની જરૂર છે. વપરાશકર્તાઓ વિશે માહિતી ભેગી કરવાની માહિતી ઘણી રીતે એકત્રિત કરી શકાય છે. ત્રણ મુખ્ય પદ્ધતિઓ છેઃ (પ્રથમ) સિસ્ટમ સાથે વાતચીત કરતી વખતે ચોક્કસ તથ્યો પૂછવા મોટે ભાગે આ પ્રકારની માહિતી ભેગી કરવાની પ્રક્રિયા નોંધણી પ્રક્રિયા સાથે જોડાયેલી હોય છે. નોંધણી કરતી વખતે વપરાશકર્તાઓને ચોક્કસ તથ્યો, તેમની પસંદ અને નાપસંદો અને તેમની જરૂરિયાતો માટે પૂછવામાં આવે છે. ઘણીવાર આપેલા જવાબોને પછીથી બદલી શકાય છે. સિસ્ટમ સાથેની તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું નિરીક્ષણ અને અર્થઘટન કરીને વપરાશકર્તાઓની પસંદગીઓ શીખવી આ કિસ્સામાં વપરાશકર્તાઓને તેમના વ્યક્તિગત ડેટા અને પસંદગીઓ માટે સીધા પૂછવામાં આવતા નથી, પરંતુ આ માહિતી સિસ્ટમ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતી વખતે તેમના વર્તનમાંથી મેળવવામાં આવે છે. કાર્યો પૂર્ણ કરવા માટે તેઓ જે રીતે પસંદ કરે છે, તેઓ જે વસ્તુઓમાં રસ લે છે તેનું સંયોજન, આ અવલોકનો ચોક્કસ વપરાશકર્તા વિશેના તારણોને મંજૂરી આપે છે. એપ્લિકેશન આ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું નિરીક્ષણ કરીને ગતિશીલ રીતે શીખે છે. આ કાર્યને પૂર્ણ કરવા માટે વિવિધ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. એક વર્ણસંકર અભિગમ જે સ્પષ્ટ પ્રતિસાદ માંગે છે અને અનુકૂલનશીલ શિક્ષણ દ્વારા વપરાશકર્તા મોડેલને બદલે છે આ અભિગમ ઉપરના લોકોનું મિશ્રણ છે. વપરાશકર્તાઓએ ચોક્કસ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા પડશે અને સ્પષ્ટ પ્રતિસાદ આપવો પડશે. વધુમાં, સિસ્ટમ સાથેની તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અવલોકન કરવામાં આવે છે અને તારવેલી માહિતીનો ઉપયોગ વપરાશકર્તા મોડેલોને આપમેળે સમાયોજિત કરવા માટે થાય છે. જોકે પ્રથમ પદ્ધતિ એ મુખ્ય માહિતી ઝડપથી એકત્રિત કરવાની એક સારી રીત છે, તેમાં વપરાશકર્તાઓની રુચિઓમાં પરિવર્તનને આપમેળે સ્વીકારવાની ક્ષમતાનો અભાવ છે. તે માહિતી આપવાની વપરાશકર્તાઓની તૈયારી પર નિર્ભર કરે છે અને નોંધણી પ્રક્રિયા પૂર્ણ થયા પછી તેઓ તેમના જવાબોને સંપાદિત કરશે તેવી શક્યતા નથી. તેથી, વપરાશકર્તા મોડેલો અદ્યતન ન હોવાની સંભાવના વધારે છે. જો કે, આ પ્રથમ પદ્ધતિ વપરાશકર્તાઓને તેમના વિશે એકત્રિત કરેલા ડેટા પર સંપૂર્ણ નિયંત્રણ રાખવાની મંજૂરી આપે છે. તે તેમનો નિર્ણય છે કે તેઓ કઈ માહિતી પ્રદાન કરવા તૈયાર છે. બીજી પદ્ધતિમાં આ શક્યતા ખૂટે છે. સિસ્ટમમાં અનુકૂલનશીલ ફેરફારો કે જે વપરાશકર્તાઓની પસંદગીઓ અને જરૂરિયાતોને ફક્ત તેમના વર્તનનું અર્થઘટન કરીને શીખે છે તે વપરાશકર્તાઓને થોડી અપારદર્શક દેખાઈ શકે છે, કારણ કે તેઓ સિસ્ટમ જે રીતે વર્તે છે તે શા માટે કરે છે તે સંપૂર્ણપણે સમજી શકતા નથી અને તેનું પુનર્નિર્માણ કરી શકતા નથી. વધુમાં, જરૂરી ચોકસાઈ સાથે વપરાશકર્તાઓની જરૂરિયાતોની આગાહી કરવામાં સક્ષમ થાય તે પહેલાં સિસ્ટમને ચોક્કસ માત્રામાં ડેટા એકત્રિત કરવાની ફરજ પડે છે. તેથી, વપરાશકર્તા અનુકૂલનશીલ ફેરફારોથી લાભ મેળવી શકે તે પહેલાં તે ચોક્કસ શીખવાનો સમય લે છે. જો કે, પછીથી આ આપમેળે સમાયોજિત વપરાશકર્તા મોડેલો સિસ્ટમની એકદમ સચોટ અનુકૂલનશીલતાને મંજૂરી આપે છે. સંકર અભિગમ બંને પદ્ધતિઓના ફાયદાઓને જોડવાનો પ્રયાસ કરે છે. તેના વપરાશકર્તાઓને સીધા પૂછીને માહિતી એકત્રિત કરીને તે માહિતીનો પ્રથમ જથ્થો એકત્રિત કરે છે જેનો ઉપયોગ અનુકૂલનશીલ ફેરફારો માટે થઈ શકે છે. વપરાશકર્તાઓની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓમાંથી શીખીને તે વપરાશકર્તા મોડેલોને વ્યવસ્થિત કરી શકે છે અને વધુ ચોકસાઈ સુધી પહોંચી શકે છે. તેમ છતાં, સિસ્ટમના ડિઝાઈનરએ નક્કી કરવું પડશે કે, આમાંથી કઈ માહિતીનો કેટલો પ્રભાવ હોવો જોઈએ અને વપરાશકર્તા દ્વારા આપવામાં આવેલી કેટલીક માહિતીથી વિરોધાભાસી શીખેલા ડેટા સાથે શું કરવું જોઈએ. એકવાર સિસ્ટમ વપરાશકર્તા વિશે માહિતી એકત્રિત કરી લે તે પછી તે પૂર્વનિર્ધારિત વિશ્લેષણાત્મક અલ્ગોરિધમ દ્વારા તે ડેટાનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે અને પછી વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતોને અનુરૂપ બનવાનું શરૂ કરી શકે છે. આ અનુકૂલન પ્રણાલીના વર્તનના દરેક પાસાને સંબંધિત હોઈ શકે છે અને પ્રણાલીના હેતુ પર આધારિત હોઈ શકે છે. માહિતી અને કાર્યો વપરાશકર્તાની રુચિઓ, જ્ઞાન અથવા લક્ષ્યો અનુસાર માત્ર સંબંધિત સુવિધાઓ પ્રદર્શિત કરીને, વપરાશકર્તાને જરૂર નથી તેવી માહિતીને છુપાવીને, આગળ શું કરવું તે અંગે દરખાસ્તો કરીને રજૂ કરી શકાય છે. અનુકૂલનશીલ અને અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીઓ વચ્ચે તફાવત કરવો પડશે. અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીમાં વપરાશકર્તા સંબંધિત વિકલ્પોને સક્રિય રીતે પસંદ કરીને પ્રણાલીના દેખાવ, વર્તન અથવા કાર્યક્ષમતાને જાતે બદલી શકે છે. પછી સિસ્ટમ આ પસંદગીઓને વળગી રહેશે. અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીમાં વપરાશકર્તા માટે ગતિશીલ અનુકૂલન આપોઆપ સિસ્ટમ દ્વારા જ કરવામાં આવે છે, જે બિલ્ટ યુઝર મોડેલ પર આધારિત હોય છે. આમ, અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીને આ અનુકૂલન કરવા માટે વપરાશકર્તા વિશેની માહિતીનું અર્થઘટન કરવાની રીતોની જરૂર હોય છે. આ કાર્યને પૂર્ણ કરવાની એક રીત નિયમ-આધારિત ગાળણનો અમલ છે. આ કિસ્સામાં આઇએફ. થેન. નિયમોનો સમૂહ સ્થાપિત કરવામાં આવે છે જે પ્રણાલીના જ્ઞાન આધારને આવરી લે છે. આઇએફ-શરતો ચોક્કસ વપરાશકર્તા-માહિતી માટે ચકાસી શકે છે અને જો તે મેળ ખાય છે તો થેન-શાખા કરવામાં આવે છે જે અનુકૂલનશીલ ફેરફારો માટે જવાબદાર છે. બીજો અભિગમ સહયોગી ગાળણક્રિયા પર આધારિત છે. આ કિસ્સામાં વપરાશકર્તા વિશેની માહિતીની સરખામણી સમાન સિસ્ટમોના અન્ય વપરાશકર્તાઓ સાથે કરવામાં આવે છે. આમ, જો વર્તમાન વપરાશકર્તાની લાક્ષણિકતાઓ બીજાની લાક્ષણિકતાઓ સાથે મેળ ખાય છે, તો સિસ્ટમ વર્તમાન વપરાશકર્તા વિશે ધારણા કરી શકે છે કે તે અથવા તેણી એવા વિસ્તારોમાં સમાન લાક્ષણિકતાઓ ધરાવે છે જ્યાં વર્તમાન વપરાશકર્તાના મોડેલમાં માહિતીનો અભાવ છે. આ ધારણાઓના આધારે સિસ્ટમ પછી અનુકૂલનશીલ ફેરફારો કરી શકે છે. ઉપયોગ અનુકૂલનશીલ હાયપરમીડિયાઃ અનુકૂલનશીલ હાયપરમીડિયા પ્રણાલીમાં પ્રદર્શિત સામગ્રી અને પ્રસ્તુત હાયપરલિંક્સ વપરાશકર્તાઓની ચોક્કસ લાક્ષણિકતાઓના આધારે પસંદ કરવામાં આવે છે, જેમાં તેમના લક્ષ્યો, રુચિઓ, જ્ઞાન અને ક્ષમતાઓને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. આમ, અનુકૂલનશીલ હાયપરમીડિયા પ્રણાલીનો ઉદ્દેશ માત્ર સંબંધિત માહિતી રજૂ કરીને "લોસ્ટ ઇન હાયપરસ્પેસ" સિન્ડ્રોમને ઘટાડવાનો છે. અનુકૂલનશીલ શૈક્ષણિક હાયપરમીડિયાઃ અનુકૂલનશીલ હાયપરમીડિયાનો પેટા વિભાગ હોવાથી અનુકૂલનશીલ શૈક્ષણિક હાયપરમીડિયાનું મુખ્ય ધ્યાન શિક્ષણ, અભ્યાસના ક્ષેત્રમાં વપરાશકર્તાના જ્ઞાનને અનુરૂપ સામગ્રી અને હાયપરલિંક્સ પ્રદર્શિત કરવા પર કેન્દ્રિત છે. ઇન્ટેલિજન્ટ ટ્યુટરિંગ સિસ્ટમઃ અનુકૂલનશીલ શૈક્ષણિક હાયપરમીડિયા સિસ્ટમ્સથી વિપરીત ઇન્ટેલિજન્ટ ટ્યુટરિંગ સિસ્ટમ્સ સ્ટેન્ડ-અલોન સિસ્ટમ્સ છે. તેમનો ઉદ્દેશ વિદ્યાર્થીઓને અભ્યાસના ચોક્કસ ક્ષેત્રમાં મદદ કરવાનો છે. આવું કરવા માટે, તેઓ એક વપરાશકર્તા મોડેલ બનાવે છે જ્યાં તેઓ વપરાશકર્તાની ક્ષમતાઓ, જ્ઞાન અને જરૂરિયાતો વિશેની માહિતી સંગ્રહિત કરે છે. સિસ્ટમ હવે યોગ્ય કસરતો અને ઉદાહરણો રજૂ કરીને અને સંકેતો આપીને અને જ્યાં વપરાશકર્તાને તેમની સૌથી વધુ જરૂર હોય ત્યાં મદદ કરીને આ વપરાશકર્તાને અનુકૂળ થઈ શકે છે. નિષ્ણાત પ્રણાલીઓઃ નિષ્ણાત પ્રણાલીઓ એવી કમ્પ્યુટર પ્રણાલીઓ છે જે વપરાશકર્તાને ચોક્કસ ક્ષેત્રમાં સમસ્યાનું સમાધાન કરવામાં મદદ કરવા માટે માનવ નિષ્ણાતની નિર્ણય લેવાની ક્ષમતાનું અનુકરણ કરે છે. તબક્કાવાર તેઓ વર્તમાન સમસ્યાને ઓળખવા અને ઉકેલ શોધવા માટે પ્રશ્નો પૂછે છે. વપરાશકર્તા નમૂનાઓનો ઉપયોગ વર્તમાન વપરાશકર્તાના જ્ઞાનને અનુરૂપ થવા માટે થઈ શકે છે, જેમાં નિષ્ણાતો અને નવોદિતો વચ્ચે તફાવત છે. સિસ્ટમ ધારી શકે છે કે અનુભવી વપરાશકર્તાઓ વિષયમાં નવા હોય તેના કરતાં વધુ જટિલ પ્રશ્નોને સમજવા અને જવાબ આપવા માટે સક્ષમ છે. તેથી, તે વપરાયેલ શબ્દભંડોળ અને વપરાશકર્તાને પ્રસ્તુત કરવામાં આવતા પ્રશ્નના પ્રકારને સમાયોજિત કરી શકે છે, આમ ઉકેલ શોધવા માટે જરૂરી પગલાં ઘટાડે છે. ભલામણ પ્રણાલીઃ ભલામણ પ્રણાલીનો મૂળભૂત વિચાર વપરાશકર્તાને વસ્તુઓની પસંદગી રજૂ કરવાનો છે જે તેની જરૂરિયાતોને શ્રેષ્ઠ રીતે બંધબેસે છે. આ પસંદગી વપરાશકર્તાએ બુકમાર્ક કરેલી, રેટ કરેલી, ખરીદેલી, તાજેતરમાં જોયેલી વગેરે વસ્તુઓ પર આધારિત હોઈ શકે છે. ભલામણ પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ ઘણીવાર ઇ-કોમર્સમાં થાય છે પરંતુ તેમાં સામાજિક નેટવર્ક્સ, વેબસાઇટ્સ, સમાચાર વગેરે જેવા ક્ષેત્રોને પણ આવરી લેવામાં આવે છે. વપરાશકર્તા-અનુકરણઃ વપરાશકર્તા મોડેલિંગ સિસ્ટમને ચોક્કસ વપરાશકર્તાની આંતરિક રજૂઆત રાખવાની મંજૂરી આપે છે, તેથી વિવિધ પ્રકારના વપરાશકર્તાઓને કૃત્રિમ રીતે મોડેલિંગ કરીને અનુકરણ કરી શકાય છે. સામાન્ય પ્રકારો સિસ્ટમના અવકાશ અથવા સિસ્ટમના ઉપયોગ પર "નિષ્ણાતો" અથવા "નવોદિતો" છે. આ લાક્ષણિકતાઓના આધારે વપરાશકર્તા પરીક્ષણોનું અનુકરણ કરી શકાય છે. યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન ખાતે સુપર પ્રોજેક્ટ અને યુનિવર્સિટી ઓફ કેમ્બ્રિજ ખાતે ઇન્ક્લુઝિવ યુઝર મોડલ દ્રશ્ય, શ્રવણ અને મોટર ક્ષતિ ધરાવતા વપરાશકર્તાઓ માટે ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનું અનુકરણ કરે છે. ધોરણો કોમ્પ્યુટર પ્રણાલીઓમાં વપરાશકર્તાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે ચોક્કસ સંખ્યામાં પ્રતિનિધિત્વ સ્વરૂપો અને ધોરણો ઉપલબ્ધ છે, જેમ કેઃ આઈ. એમ. એસ.-એલ. આઈ. પી. (આઈ. એમ. એસ.-લર્નર ઇન્ફર્મેશન પેકેજિંગ, ઇ-લર્નિંગમાં વપરાય છે) એચ. આર.-એક્સ. એમ. એલ. (માનવ સંસાધન વ્યવસ્થાપનમાં વપરાય છે) જે. એક્સ. ડી. એમ. (ગ્લોબલ જસ્ટિસ એક્સ્ટેન્સિબલ માર્કઅપ સાથે ન્યાય) યુરોપાસ (યુરોપાસ ઓનલાઇન સી. વી.) પણ જુઓ વ્યક્તિગતકરણ જ્ઞાનાત્મક મોડેલ વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલ ઓળખ વ્યવસ્થાપન સંદર્ભો બાહ્ય સંદર્ભો વપરાશકર્તા મોડેલિંગ અને વપરાશકર્તા-અનુકૂલિત ક્રિયાપ્રતિક્રિયા (યુ. એમ. યુ. એ. આઈ.) સીએમયુ વપરાશકર્તા મોડેલિંગ પરિષદ 2007 વપરાશકર્તા મોડેલિંગ પરિષદ 2018 હાયપરટેક્સ્ટ 2018 જ્ઞાન પ્રતિનિધિત્વમાં વ્યક્તિગતકરણ સંશોધન કોગ ટૂલ પ્રોજેક્ટનું જર્નલ