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Enregistrement W1993522449 · doi:10.1145/1879831.1879835

Interaction design for mobile product recommendation agents

2010· article· en· W1993522449 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computer-Human Interaction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMobile deviceProduct (mathematics)Context (archaeology)Task (project management)Mobile WebMobile computingEmpirical researchMobile commerceThe InternetHuman–computer interactionWorld Wide WebMobile technologyEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile product recommendation agents (RAs) are software systems that operate on mobile handheld devices, using wireless Internet to support users' decisions en route, such as consumers' product choices in retail stores. As the demand for ubiquitous access to the web grows, potential benefits of mobile RAs have been recognized, albeit with little supporting empirical evidence. We investigate whether and how mobile RAs enhance users' decisions in retail stores by reducing the effort to make purchase decisions while augmenting the accuracy of the decisions. In addition, to identify potential design principles for mobile RAs, we compare and evaluate two interaction styles of mobile RAs: alternative-driven (RA-AL) versus attribute-driven (RA-AT) interactions. The results of a laboratory experiment conducted in a simulated store indicate that mobile RAs reduced users' perceived effort and increased accuracy of their decisions. Furthermore, RA-AL users made more accurate decisions than RA-AT users due to the RA-AL's interaction style, which was compatible with the way in which users processed information and made decisions in the store. These empirical results support the notion that mobile RAs should be designed to fit the user's task undertaken in the particular context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle