Optimizing Business Sales and Improving User Experience by using Intelligent User Interface
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the impact on the user experience when the users, that is, the people in business, are exposed to an improved version of an intelligent user interface of the review management software.Machine learning algorithms, such as Lexiconbased sentimental analysis and NRC Emotion recognition, are employed to assist the proposed review management software, Review Dock.To provide additional assistance, a Content-based Recommendation system is integrated.More than 17,000 Amazon reviews are used to generate the results.To improve the satisfaction level of the already created prototype, three iterations of usability testing were conducted on nine participants.The findings show that by following the Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) standards, an average satisfaction score of 2.49 out of 5 on the first iteration is significantly improved to 4.9 on the last iteration.Furthermore, the polarity categorization is similar across most evaluations, which are accomplished on previously unseen data sets.However, the results also reveal that the designs will only perform well for a small-medium industry.This research attempts to fill the limitations in the literature with respect to user experience.Regardless of the tools offered, the issue for businesses in utilizing an available solution that diminishes the engaging experience remains unchanged.As a result, a new solution should solve the limits, which will directly affect the company's sales.The research question states what steps the review management software may take to reduce the overly convoluted user interface?Therefore, proposing a solution called Review Dock will provide a plethora of responses and entirely focus on customer happiness by providing a comprehensive overview of how to enhance a product's sales.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».