User modeling
उपयोगकर्ता मॉडलिंग मानव-कंप्यूटर अंतःक्रिया का उपखंड है जो उपयोगकर्ता की वैचारिक समझ को बनाने और संशोधित करने की प्रक्रिया का वर्णन करता है। उपयोगकर्ता मॉडलिंग का मुख्य लक्ष्य उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार प्रणालियों का अनुकूलन और अनुकूलन है। प्रणाली को 'सही' तरीके से 'सही' समय पर 'सही' बात कहने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए इसे उपयोगकर्ता के आंतरिक प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है। एक अन्य सामान्य उद्देश्य विशिष्ट प्रकार के उपयोगकर्ताओं का मॉडलिंग है, जिसमें स्वचालित सॉफ्टवेयर-परीक्षणों में उपयोग के लिए उनके कौशल और घोषणात्मक ज्ञान का मॉडलिंग शामिल है। इस प्रकार उपयोगकर्ता-मॉडल उपयोगकर्ता परीक्षण के लिए एक सस्ते विकल्प के रूप में काम कर सकते हैं लेकिन उपयोगकर्ता परीक्षण को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए। पृष्ठभूमि एक उपयोगकर्ता मॉडल एक विशिष्ट उपयोगकर्ता से जुड़े व्यक्तिगत डेटा का संग्रह और वर्गीकरण है। एक उपयोगकर्ता मॉडल एक (डेटा) संरचना है जिसका उपयोग एक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता के बारे में कुछ विशेषताओं को पकड़ने के लिए किया जाता है, और एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल किसी दिए गए उपयोगकर्ता मॉडल में वास्तविक प्रतिनिधित्व है। उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल प्राप्त करने की प्रक्रिया को उपयोगकर्ता मॉडलिंग कहा जाता है। इसलिए, यह प्रणाली के व्यवहार में किसी भी अनुकूली परिवर्तन का आधार है। मॉडल में कौन सा डेटा शामिल है, यह अनुप्रयोग के उद्देश्य पर निर्भर करता है। इसमें व्यक्तिगत जानकारी शामिल हो सकती है जैसे कि उपयोगकर्ताओं के नाम और उम्र, उनकी रुचियाँ, उनके कौशल और ज्ञान, उनके लक्ष्य और योजनाएं, उनकी प्राथमिकताएँ और उनकी नापसंद या उनके व्यवहार और प्रणाली के साथ उनकी बातचीत के बारे में डेटा। उपयोगकर्ता मॉडल के लिए अलग-अलग डिजाइन पैटर्न हैं, हालांकि अक्सर उनमें से एक मिश्रण का उपयोग किया जाता है। स्थैतिक उपयोगकर्ता मॉडल सबसे बुनियादी प्रकार के उपयोगकर्ता मॉडल हैं। एक बार मुख्य डेटा एकत्र होने के बाद वे आम तौर पर फिर से नहीं बदले जाते हैं, वे स्थिर होते हैं। उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं में बदलाव पंजीकृत नहीं हैं और मॉडल को बदलने के लिए किसी भी सीखने के एल्गोरिदम का उपयोग नहीं किया जाता है। गतिशील उपयोगकर्ता मॉडल गतिशील उपयोगकर्ता मॉडल उपयोगकर्ताओं के अधिक अद्यतित प्रतिनिधित्व की अनुमति देते हैं। उनकी रुचियों में परिवर्तन, उनकी सीखने की प्रगति या प्रणाली के साथ बातचीत देखी जाती है और उपयोगकर्ता मॉडल को प्रभावित करती है। इस प्रकार मॉडलों को अद्यतन किया जा सकता है और उपयोगकर्ताओं की वर्तमान आवश्यकताओं और लक्ष्यों को ध्यान में रखा जा सकता है। स्टीरियोटाइप आधारित उपयोगकर्ता मॉडल स्टीरियोटाइप आधारित उपयोगकर्ता मॉडल जनसांख्यिकीय आंकड़ों पर आधारित हैं। एकत्रित जानकारी के आधार पर उपयोगकर्ताओं को सामान्य रूढ़ियों में वर्गीकृत किया जाता है। सिस्टम तब इस रूढ़िवादिता के अनुकूल हो जाता है। इसलिए अनुप्रयोग एक उपयोगकर्ता के बारे में अनुमान लगा सकता है, भले ही उस विशिष्ट क्षेत्र के बारे में कोई डेटा न हो, क्योंकि जनसांख्यिकीय अध्ययनों से पता चला है कि इस रूढ़िवादिता में अन्य उपयोगकर्ताओं की समान विशेषताएं हैं। इस प्रकार, रूढ़िवादिता आधारित उपयोगकर्ता मॉडल मुख्य रूप से आंकड़ों पर निर्भर करते हैं और इस बात को ध्यान में नहीं रखते हैं कि व्यक्तिगत विशेषताएँ रूढ़िवादिता से मेल नहीं खा सकती हैं। हालाँकि, वे एक उपयोगकर्ता के बारे में भविष्यवाणियों की अनुमति देते हैं, भले ही उसके बारे में बहुत कम जानकारी हो। अत्यधिक अनुकूली उपयोगकर्ता मॉडल एक विशेष उपयोगकर्ता का प्रतिनिधित्व करने का प्रयास करते हैं और इसलिए प्रणाली की बहुत उच्च अनुकूलनशीलता की अनुमति देते हैं। रूढ़िवादी आधारित उपयोगकर्ता मॉडल के विपरीत वे जनसांख्यिकीय आंकड़ों पर भरोसा नहीं करते हैं, लेकिन प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए एक विशिष्ट समाधान खोजने का लक्ष्य रखते हैं। हालाँकि उपयोगकर्ता इस उच्च अनुकूलनशीलता से बहुत लाभ उठा सकते हैं, इस तरह के मॉडल को पहले बहुत सारी जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ताओं के बारे में जानकारी एकत्र करना कई तरीकों से एकत्र किया जा सकता है। तीन मुख्य तरीके हैंः विशिष्ट तथ्यों के लिए पूछना जबकि (पहला) प्रणाली के साथ बातचीत करना ज्यादातर इस तरह का डेटा एकत्र करना पंजीकरण प्रक्रिया से जुड़ा होता है। पंजीकृत करते समय उपयोगकर्ताओं से विशिष्ट तथ्य, उनकी पसंद-नापसंद और उनकी आवश्यकताओं के बारे में पूछा जाता है। अक्सर दिए गए उत्तरों को बाद में बदला जा सकता है। सिस्टम के साथ उनकी बातचीत को देखकर और व्याख्या करके उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं को सीखना इस मामले में उपयोगकर्ताओं से सीधे उनके व्यक्तिगत डेटा और प्राथमिकताओं के लिए नहीं पूछा जाता है, लेकिन यह जानकारी सिस्टम के साथ बातचीत करते समय उनके व्यवहार से प्राप्त होती है। जिस तरह से वे किसी कार्य को पूरा करने के लिए चुनते हैं, उन चीजों का संयोजन जिसमें वे रुचि लेते हैं, ये अवलोकन एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के बारे में अनुमान लगाने की अनुमति देते हैं। अनुप्रयोग गतिशील रूप से इन अंतःक्रियाओं को देखने से सीखता है। इस कार्य को पूरा करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। एक संकर दृष्टिकोण जो स्पष्ट प्रतिक्रिया मांगता है और अनुकूली शिक्षा द्वारा उपयोगकर्ता मॉडल को बदल देता है यह दृष्टिकोण उपरोक्त का मिश्रण है। उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देना होता है और स्पष्ट प्रतिक्रिया देनी होती है। इसके अलावा, प्रणाली के साथ उनकी बातचीत देखी जाती है और व्युत्पन्न जानकारी का उपयोग उपयोगकर्ता मॉडल को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए किया जाता है। हालांकि पहली विधि मुख्य डेटा को जल्दी से एकत्र करने का एक अच्छा तरीका है, लेकिन इसमें उपयोगकर्ताओं की रुचियों में बदलाव के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित करने की क्षमता का अभाव है। यह जानकारी देने के लिए उपयोगकर्ताओं की तैयारी पर निर्भर करता है और यह संभावना नहीं है कि पंजीकरण प्रक्रिया समाप्त होने के बाद वे अपने उत्तरों को संपादित करने जा रहे हैं। इसलिए, इस बात की उच्च संभावना है कि उपयोगकर्ता मॉडल अद्यतित नहीं हैं। हालाँकि, यह पहली विधि उपयोगकर्ताओं को उनके बारे में एकत्र किए गए डेटा पर पूर्ण नियंत्रण रखने की अनुमति देती है। यह उनका निर्णय है कि वे कौन सी जानकारी प्रदान करना चाहते हैं। यह संभावना दूसरी विधि में गायब है। एक प्रणाली में अनुकूली परिवर्तन जो उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और जरूरतों को केवल उनके व्यवहार की व्याख्या करके सीखता है, उपयोगकर्ताओं को थोड़ा अपारदर्शी लग सकता है, क्योंकि वे पूरी तरह से समझ नहीं सकते हैं और पुनर्निर्माण नहीं कर सकते हैं कि प्रणाली अपने तरीके से क्यों व्यवहार करती है। इसके अलावा, सिस्टम को आवश्यक सटीकता के साथ उपयोगकर्ताओं की जरूरतों का अनुमान लगाने में सक्षम होने से पहले एक निश्चित मात्रा में डेटा एकत्र करने के लिए मजबूर किया जाता है। इसलिए, एक उपयोगकर्ता को अनुकूली परिवर्तनों से लाभ उठाने से पहले सीखने में एक निश्चित समय लगता है। हालांकि, बाद में ये स्वचालित रूप से समायोजित उपयोगकर्ता मॉडल प्रणाली की काफी सटीक अनुकूलन क्षमता की अनुमति देते हैं। संकर दृष्टिकोण दोनों विधियों के लाभों को संयोजित करने का प्रयास करता है। अपने उपयोगकर्ताओं से सीधे पूछकर डेटा एकत्र करने के माध्यम से यह जानकारी का पहला भंडार एकत्र करता है जिसका उपयोग अनुकूली परिवर्तनों के लिए किया जा सकता है। उपयोगकर्ताओं की बातचीत से सीखकर यह उपयोगकर्ता मॉडल को समायोजित कर सकता है और अधिक सटीकता तक पहुंच सकता है। फिर भी, सिस्टम के डिजाइनर को यह तय करना होता है कि इनमें से किस जानकारी का कितना प्रभाव होना चाहिए और उपयोगकर्ता द्वारा दी गई कुछ जानकारी के विपरीत सीखने वाले डेटा का क्या करना चाहिए। प्रणाली अनुकूलन एक बार जब कोई प्रणाली किसी उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी एकत्र कर लेती है तो वह पूर्व निर्धारित विश्लेषणात्मक एल्गोरिदम द्वारा उस डेटा का मूल्यांकन कर सकती है और फिर उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुकूल होना शुरू कर सकती है। ये अनुकूलन प्रणाली के व्यवहार के हर पहलू से संबंधित हो सकते हैं और प्रणाली के उद्देश्य पर निर्भर कर सकते हैं। जानकारी और कार्यों को उपयोगकर्ता की रुचियों, ज्ञान या लक्ष्यों के अनुसार केवल प्रासंगिक विशेषताओं को प्रदर्शित करके, उपयोगकर्ता को जानकारी छिपाकर, प्रस्ताव बनाकर प्रस्तुत किया जा सकता है कि आगे क्या करना है और इसी तरह। अनुकूलनशील और अनुकूलन योग्य प्रणालियों के बीच अंतर करना पड़ता है। एक अनुकूलनीय प्रणाली में उपयोगकर्ता सक्रिय रूप से संबंधित विकल्पों का चयन करके प्रणाली की उपस्थिति, व्यवहार या कार्यक्षमता को मैन्युअल रूप से बदल सकता है। इसके बाद सिस्टम इन विकल्पों पर कायम रहेगा। एक अनुकूली प्रणाली में उपयोगकर्ता के लिए एक गतिशील अनुकूलन स्वचालित रूप से प्रणाली द्वारा ही किया जाता है, जो निर्मित उपयोगकर्ता मॉडल पर आधारित होता है। इस प्रकार, एक अनुकूली प्रणाली को इन अनुकूलन को करने के लिए उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी की व्याख्या करने के तरीकों की आवश्यकता होती है। इस कार्य को पूरा करने का एक तरीका नियम-आधारित फ़िल्टरिंग को लागू करना है। इस मामले में आई. एफ. थेन. नियमों का एक समूह स्थापित किया जाता है जो प्रणाली के ज्ञान आधार को शामिल करता है। आई. एफ.-शर्तें विशिष्ट उपयोगकर्ता-जानकारी की जांच कर सकती हैं और यदि वे मेल खाती हैं तो टी. एच. ई. एन.-शाखा का प्रदर्शन किया जाता है जो अनुकूली परिवर्तनों के लिए जिम्मेदार है। एक अन्य दृष्टिकोण सहयोगात्मक निस्पंदन पर आधारित है। इस मामले में एक उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी की तुलना उसी प्रणाली के अन्य उपयोगकर्ताओं से की जाती है। इस प्रकार, यदि वर्तमान उपयोगकर्ता की विशेषताएँ दूसरे उपयोगकर्ता की विशेषताओं से मेल खाती हैं, तो सिस्टम यह मानते हुए वर्तमान उपयोगकर्ता के बारे में अनुमान लगा सकता है कि उसके उन क्षेत्रों में समान विशेषताएँ होने की संभावना है जहाँ वर्तमान उपयोगकर्ता के मॉडल में डेटा की कमी है। इन धारणाओं के आधार पर प्रणाली तब अनुकूली परिवर्तन कर सकती है। उपयोग अनुकूली हाइपरमीडियाः एक अनुकूली हाइपरमीडिया प्रणाली में प्रदर्शित सामग्री और प्रस्तावित हाइपरलिंक को उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर चुना जाता है, उनके लक्ष्यों, रुचियों, ज्ञान और क्षमताओं को ध्यान में रखते हुए। इस प्रकार, एक अनुकूली हाइपरमीडिया प्रणाली का उद्देश्य केवल प्रासंगिक जानकारी प्रस्तुत करके "लॉस्ट इन हाइपरस्पेस" सिंड्रोम को कम करना है। अनुकूली शैक्षिक हाइपरमीडियाः अनुकूली हाइपरमीडिया का एक उपखंड होने के नाते अनुकूली शैक्षिक हाइपरमीडिया का मुख्य ध्यान शिक्षा, अध्ययन के क्षेत्र में उपयोगकर्ता के ज्ञान के अनुरूप सामग्री और हाइपरलिंक प्रदर्शित करने पर केंद्रित है। बुद्धिमान शिक्षण प्रणालीः अनुकूली शैक्षिक हाइपरमीडिया प्रणालियों के विपरीत बुद्धिमान शिक्षण प्रणालियाँ स्वतंत्र प्रणालियाँ हैं। उनका उद्देश्य अध्ययन के एक विशिष्ट क्षेत्र में छात्रों की मदद करना है। ऐसा करने के लिए, वे एक उपयोगकर्ता मॉडल का निर्माण करते हैं जहां वे उपयोगकर्ता की क्षमताओं, ज्ञान और जरूरतों के बारे में जानकारी संग्रहीत करते हैं। सिस्टम अब उपयुक्त अभ्यास और उदाहरण प्रस्तुत करके और संकेत और सहायता प्रदान करके इस उपयोगकर्ता के अनुकूल हो सकता है जहां उपयोगकर्ता को उनकी आवश्यकता होने की सबसे अधिक संभावना है। विशेषज्ञ प्रणालियाँः विशेषज्ञ प्रणालियाँ कंप्यूटर प्रणालियाँ हैं जो एक मानव विशेषज्ञ की निर्णय लेने की क्षमता का अनुकरण करती हैं ताकि उपयोगकर्ता को एक विशिष्ट क्षेत्र में किसी समस्या को हल करने में मदद मिल सके। चरण-दर-चरण वे वर्तमान समस्या की पहचान करने और समाधान खोजने के लिए प्रश्न पूछते हैं। उपयोगकर्ता मॉडल का उपयोग वर्तमान उपयोगकर्ता के ज्ञान के अनुकूल होने के लिए किया जा सकता है, जो विशेषज्ञों और नौसिखियों के बीच अंतर करता है। प्रणाली यह मान सकती है कि अनुभवी उपयोगकर्ता किसी ऐसे व्यक्ति की तुलना में अधिक जटिल प्रश्नों को समझने और उनका उत्तर देने में सक्षम हैं जो विषय के लिए नया है। इसलिए, यह उपयोग की गई शब्दावली और उपयोगकर्ता को प्रस्तुत किए जाने वाले प्रश्न के प्रकार को समायोजित कर सकता है, इस प्रकार समाधान खोजने के लिए आवश्यक चरणों को कम कर सकता है। अनुशंसा प्रणालीः अनुशंसा प्रणाली का मूल विचार उपयोगकर्ता को उन वस्तुओं का चयन प्रस्तुत करना है जो उसकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हों। यह चयन उन वस्तुओं पर आधारित हो सकता है जिन्हें उपयोगकर्ता ने बुकमार्क किया है, मूल्यांकन किया है, खरीदा है, हाल ही में देखा है, आदि। अनुशंसा प्रणाली का उपयोग अक्सर ई-कॉमर्स में किया जाता है लेकिन इसमें सामाजिक नेटवर्क, वेबसाइट, समाचार आदि जैसे क्षेत्र भी शामिल हो सकते हैं। उपयोगकर्ता-अनुकरणः चूँकि उपयोगकर्ता प्रतिरूपण प्रणाली को एक विशिष्ट उपयोगकर्ता का आंतरिक प्रतिनिधित्व रखने की अनुमति देता है, इसलिए विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं को कृत्रिम रूप से प्रतिरूपण करके अनुकरण किया जा सकता है। प्रणाली के दायरे या प्रणाली के उपयोग पर सामान्य प्रकार "विशेषज्ञ" या "नौसिखिये" हैं। इन विशेषताओं के आधार पर उपयोगकर्ता परीक्षणों का अनुकरण किया जा सकता है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय में सुपर परियोजना और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में समावेशी उपयोगकर्ता मॉडल दृश्य, श्रवण और मोटर हानि वाले उपयोगकर्ताओं के लिए बातचीत का अनुकरण करता है। मानक कंप्यूटर प्रणालियों में उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक निश्चित संख्या में प्रतिनिधित्व प्रारूप और मानक उपलब्ध हैं, जैसे किः आई. एम. एस.-एल. आई. पी. (आई. एम. एस.-लर्नर इन्फॉर्मेशन पैकेजिंग, ई-लर्निंग में उपयोग किया जाता है) एच. आर.-एक्स. एम. एल. (मानव संसाधन प्रबंधन में उपयोग किया जाता है) जे. एक्स. डी. एम. (जस्टिस विद द ग्लोबल जस्टिस एक्सटेंसिबल मार्कअप) यूरोपास (यूरोपास ऑनलाइन सी. वी.) वैयक्तिकरण संज्ञानात्मक मॉडल उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पहचान प्रबंधन संदर्भ बाहरी संदर्भ उपयोगकर्ता मॉडलिंग और उपयोगकर्ता-अनुकूलित बातचीत (यू. एम. यू. ए. आई.) सी. एम. यू. उपयोगकर्ता मॉडलिंग सम्मेलन 2007 उपयोगकर्ता मॉडलिंग सम्मेलन 2018 हाइपरटेक्स्ट 2018 ज्ञान प्रतिनिधित्व में वैयक्तिकरण अनुसंधान कोग टूल परियोजना का जर्नल।