研究论文

通过鼠标手势模式分析了解内容参与

作者:

Ioannis公司阿拉巴基人,

穆尼亚拉尔马斯、和

乔治巴尔卡纳斯作者信息和声明

CIKM’14：第23届ACM信息和知识管理国际会议记录

2014年11月

页1439-1448

https://doi.org/10.1145/2661829.2661909

出版:2014年11月3日出版历史

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摘要

大量交互数据的可用性和可扩展的数据挖掘技术使得研究数百万Web用户的在线行为成为可能。部分工作集中在了解用户如何与网络内容互动和参与。然而，内容内参与度的测量仍然是一项困难且未解决的任务。这是因为缺乏标准化的、经过充分验证的衡量敬业度的方法，尤其是在网上。为了解决这一差距，我们进行了一项受控用户研究，观察用户在有兴趣或没有兴趣的情况下对在线新闻的反应。我们收集与视觉注意相关的鼠标跟踪数据，并研究光标行为如何告知用户参与度。该方法不使用任何预先确定的概念来描述光标模式。相反，我们采用了一种无监督的方法，并使用从我们的数据中设计的大量功能来提取光标模式。我们的发现支持了凝视和光标行为之间的联系，但更重要的是，还揭示了其他依赖性，例如光标活动和经验情感之间的相关性。最后，我们通过预测在线新闻阅读体验的结果来证明我们的方法的价值。

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3588015.3588404
Liakou-Zarda M公司扎菲尔库K(2023)鼠标跟踪和消费者体验：探索鼠标运动、消费者情绪、品牌意识和购买意图之间的关联行为与信息技术10.1080/0144929X.2023.2235024(1-14)在线发布日期：2023年7月13日
https://doi.org/10.1080/014929X.2023.2235024
牛H魏A歌曲Y蔡Z(2023)使用深度学习方法探索用于机器人检测的计算机鼠标运动的视觉表示带应用程序的专家系统2016年10月10日/j.eswa.2023.120225229(120225)在线发布日期：2023年11月
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120225
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索引术语

通过鼠标手势模式分析了解内容参与
1. 计算方法
  1. 机器学习
2. 以人为中心的计算
  1. 人机交互（HCI）

建议

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通过搜索行为了解敬业度
CIKM’17：2017 ACM信息和知识管理会议记录

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信息和贡献者

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发布于

封面图片ACM会议

CIKM’14：第23届ACM信息与知识管理国际会议论文集

2014年11月

2152页

国际标准图书编号：9781450325981

内政部：10.1145/2661829

总主席：
李建忠
哈尔滨工业大学
,
X.肖恩·王
复旦大学
,
课程主席：
米诺斯·加洛法拉基斯
希腊克里特理工大学
,
伊恩·索博罗夫
美国国家标准协会
,
托尔斯滕·苏埃尔
美国纽约大学
,
王敏（Min Wang）
谷歌研究公司，美国

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香港特别行政区太阳R张C陈C帕特里·S加杰拉·G康斯坦·J(2023)从眼球追踪中获得最大收益：基于用户交互的阅读区域估计数据集和模型2023年眼动跟踪研究与应用研讨会论文集10.1145/3588015.3588404(1-7)在线发布日期：23年5月30日
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3450613.3456818
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