User modeling
صارف ماڈلنگ انسانی-کمپیوٹر تعامل کی ذیلی تقسیم ہے جو صارف کی تصوراتی تفہیم کو بڑھانے اور اس میں ترمیم کرنے کے عمل کو بیان کرتی ہے۔ صارف ماڈلنگ کا بنیادی مقصد صارف کی مخصوص ضروریات کے مطابق نظام کی تخصیص اور موافقت ہے۔ نظام کو "صحیح" طریقے سے "صحیح" وقت پر "صحیح" بات کہنے کی ضرورت ہے۔ ایسا کرنے کے لیے اسے صارف کی اندرونی نمائندگی کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک اور عام مقصد مخصوص قسم کے صارفین کی ماڈلنگ ہے، جس میں خودکار سافٹ ویئر ٹیسٹ میں استعمال کے لیے ان کی مہارت اور اعلانیہ علم کی ماڈلنگ شامل ہے۔ اس طرح صارف ماڈل صارف کی جانچ کے لیے ایک سستے متبادل کے طور پر کام کر سکتے ہیں لیکن انہیں صارف کی جانچ کی جگہ نہیں لینا چاہیے۔ پس منظر صارف ماڈل ایک مخصوص صارف سے وابستہ ذاتی ڈیٹا کا مجموعہ اور درجہ بندی ہے۔ صارف ماڈل ایک (ڈیٹا) ڈھانچہ ہے جو انفرادی صارف کے بارے میں کچھ خصوصیات کو حاصل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور صارف پروفائل کسی دیئے گئے صارف ماڈل میں اصل نمائندگی ہے۔ صارف پروفائل حاصل کرنے کے عمل کو صارف ماڈلنگ کہا جاتا ہے۔ لہذا، یہ نظام کے رویے میں کسی بھی موافقت پذیر تبدیلیوں کی بنیاد ہے۔ ماڈل میں کون سا ڈیٹا شامل ہے اس کا انحصار درخواست کے مقصد پر ہے۔ اس میں ذاتی معلومات جیسے صارفین کے نام اور عمر، ان کی دلچسپیاں، ان کی مہارت اور علم، ان کے اہداف اور منصوبے، ان کی ترجیحات اور ان کی ناپسند یا ان کے رویے کے بارے میں ڈیٹا اور نظام کے ساتھ ان کے تعاملات شامل ہو سکتے ہیں۔ صارف ماڈلز کے لیے مختلف ڈیزائن پیٹرن ہوتے ہیں، حالانکہ اکثر ان کا مرکب استعمال کیا جاتا ہے۔ جامد صارف ماڈل جامد صارف ماڈل صارف ماڈل کی سب سے بنیادی اقسام ہیں۔ ایک بار جب اہم ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے تو وہ عام طور پر دوبارہ تبدیل نہیں ہوتے ہیں، وہ جامد ہوتے ہیں۔ صارفین کی ترجیحات میں تبدیلیاں رجسٹرڈ نہیں ہیں اور ماڈل کو تبدیل کرنے کے لیے سیکھنے کے الگورتھم کا استعمال نہیں کیا جاتا ہے۔ متحرک صارف ماڈل متحرک صارف ماڈل صارفین کی جدید ترین نمائندگی کی اجازت دیتے ہیں۔ ان کی دلچسپیوں میں تبدیلیاں، ان کی سیکھنے کی پیش رفت یا نظام کے ساتھ تعاملات کو دیکھا جاتا ہے اور صارف کے نمونوں کو متاثر کیا جاتا ہے۔ اس طرح ماڈلز کو اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے اور صارفین کی موجودہ ضروریات اور اہداف کو مدنظر رکھا جا سکتا ہے۔ دقیانوسی طرز پر مبنی صارف ماڈل دقیانوسی طرز پر مبنی صارف ماڈل آبادیاتی اعداد و شمار پر مبنی ہیں۔ جمع کی گئی معلومات کی بنیاد پر صارفین کو عام دقیانوسی تصورات میں درجہ بند کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد نظام اس دقیانوسی تصور کو اپناتا ہے۔ لہذا ایپلیکیشن کسی صارف کے بارے میں مفروضے بنا سکتی ہے حالانکہ اس مخصوص علاقے کے بارے میں کوئی ڈیٹا نہیں ہو سکتا ہے، کیونکہ آبادیاتی مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ اس دقیانوسی تصور میں دوسرے صارفین کی خصوصیات ایک جیسی ہیں۔ اس طرح، دقیانوسی تصورات پر مبنی صارف ماڈل بنیادی طور پر اعداد و شمار پر انحصار کرتے ہیں اور اس بات کو دھیان میں نہیں رکھتے کہ ذاتی صفات دقیانوسی تصورات سے میل نہیں کھا سکتی ہیں۔ تاہم، وہ صارف کے بارے میں پیش گوئیوں کی اجازت دیتے ہیں چاہے اس کے بارے میں بہت کم معلومات ہوں۔ انتہائی موافقت پذیر صارف ماڈل انتہائی موافقت پذیر صارف ماڈل ایک مخصوص صارف کی نمائندگی کرنے کی کوشش کرتے ہیں اور اس وجہ سے نظام کی بہت زیادہ موافقت کی اجازت دیتے ہیں۔ دقیانوسی تصورات پر مبنی صارف ماڈلز کے برعکس وہ آبادیاتی اعداد و شمار پر انحصار نہیں کرتے بلکہ ان کا مقصد ہر صارف کے لیے ایک مخصوص حل تلاش کرنا ہے۔ اگرچہ صارفین اس اعلی موافقت سے بہت فائدہ اٹھا سکتے ہیں، لیکن اس قسم کے ماڈل کو پہلے بہت ساری معلومات اکٹھا کرنے کی ضرورت ہے۔ صارفین کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کی معلومات کو کئی طریقوں سے اکٹھا کیا جا سکتا ہے۔ تین اہم طریقے ہیں: مخصوص حقائق مانگنا جبکہ (پہلے) نظام کے ساتھ بات چیت کرنا زیادہ تر اس قسم کا ڈیٹا اکٹھا کرنا رجسٹریشن کے عمل سے منسلک ہوتا ہے۔ رجسٹر کرتے وقت صارفین سے مخصوص حقائق، ان کی پسند اور ناپسند اور ان کی ضروریات کے بارے میں پوچھا جاتا ہے۔ اکثر دیے گئے جوابات بعد میں تبدیل کیے جا سکتے ہیں۔ سسٹم کے ساتھ ان کے تعاملات کا مشاہدہ اور تشریح کرکے صارفین کی ترجیحات کو سیکھنا اس صورت میں صارفین سے براہ راست ان کے ذاتی ڈیٹا اور ترجیحات کے بارے میں نہیں پوچھا جاتا ہے، لیکن یہ معلومات سسٹم کے ساتھ بات چیت کرتے وقت ان کے رویے سے حاصل ہوتی ہیں۔ وہ کسی کام کو پورا کرنے کے لیے جن طریقوں کا انتخاب کرتے ہیں، ان چیزوں کا مجموعہ جس میں وہ دلچسپی لیتے ہیں، یہ مشاہدات ایک مخصوص صارف کے بارے میں نتائج کی اجازت دیتے ہیں۔ ایپلی کیشن متحرک طور پر ان تعاملات کا مشاہدہ کرنے سے سیکھتی ہے۔ اس کام کو پورا کرنے کے لیے مختلف مشین لرننگ الگورتھم استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ ایک ہائبرڈ نقطہ نظر جو واضح رائے طلب کرتا ہے اور انکولی سیکھنے کے ذریعے صارف کے ماڈل کو تبدیل کرتا ہے یہ نقطہ نظر اوپر والے کا مرکب ہے۔ صارفین کو مخصوص سوالات کے جوابات دینے ہوتے ہیں اور واضح رائے دینی ہوتی ہے۔ مزید برآں، نظام کے ساتھ ان کے تعاملات کا مشاہدہ کیا جاتا ہے اور اخذ کردہ معلومات کو صارف کے ماڈلز کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اگرچہ پہلا طریقہ اہم ڈیٹا کو تیزی سے جمع کرنے کا ایک اچھا طریقہ ہے لیکن اس میں صارفین کے مفادات میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق خود بخود ڈھالنے کی صلاحیت کا فقدان ہے۔ یہ معلومات دینے کے لیے صارفین کی آمادگی پر منحصر ہے اور اس بات کا امکان نہیں ہے کہ رجسٹریشن کا عمل ختم ہونے کے بعد وہ اپنے جوابات میں ترمیم کریں گے۔ لہذا، اس بات کا زیادہ امکان ہے کہ صارف کے ماڈل تازہ ترین نہ ہوں۔ تاہم، یہ پہلا طریقہ صارفین کو اپنے بارے میں جمع کردہ ڈیٹا پر مکمل کنٹرول رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ان کا فیصلہ ہے کہ وہ کون سی معلومات فراہم کرنے کو تیار ہیں۔ یہ امکان دوسرے طریقہ میں غائب ہے۔ کسی ایسے نظام میں موافقت پذیر تبدیلیاں جو صارفین کی ترجیحات اور ضروریات کو صرف ان کے رویے کی تشریح سے سیکھتی ہیں، صارفین کو قدرے غیر واضح نظر آسکتی ہیں، کیونکہ وہ پوری طرح سے سمجھ نہیں سکتے اور اس کی تشکیل نو نہیں کر سکتے کہ نظام اس طرح سے کیوں برتاؤ کرتا ہے۔ مزید برآں، سسٹم کو مطلوبہ درستگی کے ساتھ صارفین کی ضروریات کی پیش گوئی کرنے کے قابل ہونے سے پہلے ایک مخصوص مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ لہذا، صارف کو انکولی تبدیلیوں سے فائدہ اٹھانے سے پہلے سیکھنے میں ایک خاص وقت لگتا ہے۔ تاہم، بعد میں یہ خودکار طور پر ایڈجسٹ شدہ صارف ماڈل سسٹم کی بالکل درست موافقت کی اجازت دیتے ہیں۔ ہائبرڈ نقطہ نظر دونوں طریقوں کے فوائد کو یکجا کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ اپنے صارفین سے براہ راست پوچھ کر ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ذریعے یہ معلومات کا پہلا ذخیرہ جمع کرتا ہے جسے انکولی تبدیلیوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ صارفین کے تعاملات سے سیکھ کر یہ صارف کے نمونوں کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے اور زیادہ درستگی تک پہنچ سکتا ہے۔ پھر بھی، نظام کے ڈیزائنر کو یہ فیصلہ کرنا ہوتا ہے کہ ان میں سے کس معلومات کا کتنا اثر ہونا چاہیے اور سیکھے ہوئے ڈیٹا کے ساتھ کیا کرنا چاہیے جو صارف کی طرف سے دی گئی کچھ معلومات سے متصادم ہے۔ نظام موافقت ایک بار جب کوئی نظام کسی صارف کے بارے میں معلومات اکٹھا کر لیتا ہے تو وہ پہلے سے طے شدہ تجزیاتی الگورتھم کے ذریعے اس ڈیٹا کا جائزہ لے سکتا ہے اور پھر صارف کی ضروریات کے مطابق ڈھالنا شروع کر سکتا ہے۔ یہ موافقت نظام کے رویے کے ہر پہلو سے متعلق ہو سکتی ہیں اور نظام کے مقصد پر منحصر ہو سکتی ہیں۔ معلومات اور افعال کو صارف کی دلچسپیوں، علم یا اہداف کے مطابق صرف متعلقہ خصوصیات کو ظاہر کرکے، صارف کو درکار معلومات کو چھپاتے ہوئے، تجاویز پیش کرتے ہوئے پیش کیا جا سکتا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے وغیرہ۔ موافقت پذیر اور موافقت پذیر نظاموں کے درمیان فرق کرنا پڑتا ہے۔ موافقت پذیر نظام میں صارف فعال طور پر متعلقہ اختیارات کو منتخب کرکے نظام کی ظاہری شکل، طرز عمل یا فعالیت کو دستی طور پر تبدیل کر سکتا ہے۔ اس کے بعد نظام ان انتخاب پر قائم رہے گا۔ ایک انکولی نظام میں صارف کے لیے ایک متحرک موافقت خود بخود نظام کے ذریعے انجام دی جاتی ہے، جو بلٹ یوزر ماڈل پر مبنی ہوتی ہے۔ اس طرح، ایک انکولی نظام کو یہ موافقت کرنے کے لیے صارف کے بارے میں معلومات کی تشریح کرنے کے طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کام کو پورا کرنے کا ایک طریقہ اصول پر مبنی فلٹرنگ کو نافذ کرنا ہے۔ اس صورت میں آئی ایف۔ تھین قوانین کا ایک مجموعہ قائم کیا جاتا ہے جو نظام کی علمی بنیاد کا احاطہ کرتا ہے۔ آئی ایف-شرائط مخصوص صارف کی معلومات کی جانچ کر سکتی ہیں اور اگر وہ مماثل ہیں تو تھین برانچ انجام دی جاتی ہے جو انکولی تبدیلیوں کے لیے ذمہ دار ہے۔ ایک اور نقطہ نظر باہمی تعاون پر مبنی فلٹرنگ پر مبنی ہے۔ اس صورت میں صارف کے بارے میں معلومات کا موازنہ اسی نظام کے دوسرے صارفین سے کیا جاتا ہے۔ اس طرح، اگر موجودہ صارف کی خصوصیات دوسرے صارف کی خصوصیات سے میل کھاتی ہیں، تو نظام موجودہ صارف کے بارے میں یہ فرض کر کے مفروضے بنا سکتا ہے کہ اس کے ان علاقوں میں یکساں خصوصیات ہونے کا امکان ہے جہاں موجودہ صارف کے ماڈل میں ڈیٹا کی کمی ہے۔ ان مفروضوں کی بنیاد پر نظام پھر موافقت پذیر تبدیلیاں انجام دے سکتا ہے۔ اڈیپٹو ہائپر میڈیا کے استعمال: ایک اڈیپٹو ہائپر میڈیا سسٹم میں ظاہر کردہ مواد اور پیش کردہ ہائپر لنکس کا انتخاب صارفین کی مخصوص خصوصیات کی بنیاد پر کیا جاتا ہے، ان کے مقاصد، دلچسپیوں، علم اور صلاحیتوں کو مدنظر رکھتے ہوئے۔ اس طرح، ایک انکولی ہائپر میڈیا نظام کا مقصد صرف متعلقہ معلومات پیش کرکے "لوسٹ ان ہائپر اسپیس" سنڈروم کو کم کرنا ہے۔ انکولی تعلیمی ہائپر میڈیا: انکولی ہائپر میڈیا کی ذیلی تقسیم ہونے کے ناطے انکولی تعلیمی ہائپر میڈیا کی بنیادی توجہ تعلیم، مطالعہ کے میدان میں صارف کے علم سے مطابقت رکھنے والے مواد اور ہائپر لنکس کی نمائش پر مرکوز ہے۔ انٹیلیجنٹ ٹیوشن سسٹم: انکولی تعلیمی ہائپر میڈیا سسٹم کے برعکس انٹیلیجنٹ ٹیوشن سسٹم اسٹینڈ ایلون سسٹم ہیں۔ ان کا مقصد مطالعہ کے ایک مخصوص شعبے میں طلباء کی مدد کرنا ہے۔ ایسا کرنے کے لیے، وہ ایک صارف ماڈل بناتے ہیں جہاں وہ صارف کی صلاحیتوں، علم اور ضروریات کے بارے میں معلومات جمع کرتے ہیں۔ یہ نظام اب مناسب مشقیں اور مثالیں پیش کر کے اور اشارے اور مدد پیش کر کے اس صارف کے مطابق ڈھال سکتا ہے جہاں صارف کو ان کی ضرورت ہونے کا زیادہ امکان ہے۔ ماہر نظام: ماہر نظام وہ کمپیوٹر نظام ہوتے ہیں جو انسانی ماہر کی فیصلہ سازی کی صلاحیت کی تقلید کرتے ہیں تاکہ صارف کو کسی مخصوص شعبے میں کسی مسئلے کو حل کرنے میں مدد مل سکے۔ وہ موجودہ مسئلے کی نشاندہی کرنے اور حل تلاش کرنے کے لیے قدم بہ قدم سوالات پوچھتے ہیں۔ صارف کے ماڈلز کو موجودہ صارف کے علم کے مطابق ڈھالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، ماہرین اور نوآموز افراد کے درمیان فرق۔ نظام یہ فرض کر سکتا ہے کہ تجربہ کار صارفین کسی ایسے شخص کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ سوالات کو سمجھنے اور ان کے جوابات دینے کے قابل ہیں جو موضوع میں نیا ہے۔ لہذا، یہ استعمال شدہ الفاظ اور صارف کے سامنے پیش کیے جانے والے سوال کی قسم کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے، اس طرح حل تلاش کرنے کے لیے درکار اقدامات کو کم کر سکتا ہے۔ سفارش کا نظام: سفارش کے نظام کا بنیادی خیال یہ ہے کہ صارف کو ایسی اشیاء کا انتخاب پیش کیا جائے جو اس کی ضروریات کے مطابق ہوں۔ یہ انتخاب ان اشیاء پر مبنی ہو سکتا ہے جن پر صارف نے بک مارک کیا ہے، درجہ بندی کی ہے، خریدا ہے، حال ہی میں دیکھا ہے، وغیرہ۔ سفارش کے نظام اکثر ای کامرس میں استعمال ہوتے ہیں لیکن سوشل نیٹ ورکس، ویب سائٹس، خبروں وغیرہ جیسے شعبوں کا بھی احاطہ کر سکتے ہیں۔ یوزر-سمیلیشن: چونکہ یوزر ماڈلنگ سسٹم کو کسی مخصوص صارف کی اندرونی نمائندگی رکھنے کی اجازت دیتی ہے، اس لیے مختلف قسم کے صارفین کو مصنوعی طور پر ماڈلنگ کرکے ان کی تقلید کی جا سکتی ہے۔ عام اقسام نظام کے دائرہ کار یا نظام کے استعمال پر "ماہرین" یا "نوآموز" ہیں۔ ان خصوصیات کی بنیاد پر صارف کے ٹیسٹوں کی تقلید کی جا سکتی ہے۔ یونیورسٹی آف واشنگٹن میں ایس یو پی پی ایل ای پروجیکٹ اور یونیورسٹی آف کیمبرج میں انکلوژیو یوزر ماڈل بصری، سماعت اور موٹر کی خرابی والے صارفین کے لیے تعامل کی تقلید کرتا ہے۔ معیارات کمپیوٹر سسٹمز میں صارفین کی نمائندگی کے لیے مخصوص تعداد میں نمائندگی کے فارمیٹ اور معیارات دستیاب ہیں، جیسے: آئی ایم ایس-ایل آئی پی (آئی ایم ایس-لرنر انفارمیشن پیکیجنگ، جو ای-لرننگ میں استعمال ہوتا ہے) ایچ آر-ایکس ایم ایل (انسانی وسائل کے انتظام میں استعمال ہوتا ہے) جے ایکس ڈی ایم (جسٹس ود دی گلوبل جسٹس ایکسٹینسیبل مارک اپ) یورو پاس (یورو پاس آن لائن سی وی) ذاتی نوعیت کا علمی ماڈل صارف پروفائل شناخت کے انتظام کے حوالہ جات بیرونی حوالہ جات صارف ماڈلنگ اور صارف کے مطابق تعامل (یو ایم یو اے آئی) سی ایم یو صارف ماڈلنگ کانفرنس 2007 میں ذاتی نوعیت کے تحقیقی کوگ ٹول پروجیکٹ 2018 ہائپر ٹیکسٹ 2018 علم کی نمائندگی