服务设计的人性化因素

服务设计的人性化因素（通用8篇）

服务设计的人性化因素 篇1

在我国长期的城乡二元制经济和社会发展体制下，以及两种不同的资源分配制度下，形成了农村人口生活贫困、经济发展落后的局面。虽然实行社会主义新农村建设以来，部分农村的生活贫困问题已经得到改善，但是在信息时代，信息已经成为重要的资源和财富。由于农村地区的计算机、网络等信息基础设施的缺少以及农民较低的文化水平与信息素养等原因，致使农民的信息占有量呈现严重不足状态，在广大农村地区逐渐产生一种新型贫困———信息贫困。信息贫困的产生严重影响到了农业现代化的发展、农村产业结构的调整以及农民收入的增加。因此，笔者对我国农村“信息贫困”的成因进行了分析，并在此基础上提出切实可行的农村个性化定制服务的实施途径。

1 我国农村“信息贫困”的因素分析

1.1 政策因素

在建国初期，由于有限的资源和财力，我国政府实施了城乡二元制经济结构的发展模式。在这种经济发展模式下，我国政府制定的各种政策、资源的分配等都是城市优先，因此城市的道路、通信、卫生和教育等基础设施相较于农村明显发达。产生的后果是农村经济收入与人均消费水平均低于城市。进入到信息经济时代，由于政策依然向城市倾斜，以及各级政府对城市信息化的重视，使得农村信息基础设施建设远远落后于城市，农民由于缺少可利用的信息基础设施，不能有效利用信息资源，造成了农村的“信息贫困”。

1.2 社会因素

1.2.1 社会信息化发展不均衡

社会信息化发展不平衡表现在以下两个方面：一是在社会信息化发展过程中，由于各级政府在信息基础建设上的重城市、轻农村，导致公共数字信息服务不能满足农民对信息的需求;二是在信息基础设施建设和社会信息化发展过程中，对农民的信息需求关注不够，没有倾听其对信息需求的意见，使得信息社会化的具体内容与农民的真正需求不一致。

1.2.2 信息资源供给不足

网络环境中，互联网的发展没有起到公众所期望的信息均衡的作用，对于我国人口众多的广大农村来说，长期以来在政策上和财政上对农村信息产品的关注与投入不足，造成面向农村的信息时效性差、针对性差、有效性较低，信息供体形式单一，远远不能满足农民对信息的需求，最终造成农村信息资源的供给不足。

1.3 农民自身因素

1.3.1 经济收入偏低

在以报纸、电视等传媒为主的我国传统的信息环境中，经济原因已经是造成农民信息贫困的重要原因。在以网络传媒为主的现代信息环境下，经济因素对农民信息贫困的影响更加显著。首先，由于经济收入低导致农民基本受教育权利得不到保障，致使他们对数字化、网络化信息资源获取与利用的能力受到限制;其次，在信息社会中，信息资源的获取与利用对计算机、网络等现代化信息基础设施过度依赖，造成低经济收入的农民不能购买现代信息设备，使得农民对各类信息资源的消费成为奢望。

1.3.2 农民的信息素质低

在我国，由于普遍存在的农民受教育水平较低的现实情况，农民的信息意识和信息能力都处在一个较低水平，从信息意识上来说他们只在浅层次上对信息的重要性有基本的认同，缺乏主动获取和利用信息、接收新信息及发布自己信息的意识。从信息能力上来说，他们不能熟练地利用多种途径和工具去发现和获取与农业生产实践和日常生活密切相关的信息，不能对信息的内容有效吸收和利用，不能及时发布自己的信息。

1.3.3 农民的价值观念

近年来信息经济的飞速发展，对农民的生产生活产生了深刻的影响，从他们的生活方式、劳作方式到社会地位以及社会财富的分配都发生了重大变化，这已经直接影响到一部分农民的价值观念，从而影响到他们对数字化信息资源的利用。与传统的传播媒介比较，以计算机等为代表的新型媒介是完全依赖于现代化技术而存在的，其传播方式和内容形态与以往也是不同的，在传统的价值观念引导下，农民对这种以新型媒介传播的数字化信息资源是不能理解的，他们会产生抵触情绪，甚至会坚决抵制。

2“信息贫困”地区实施个性化定制服务的条件

在具体分析了农村“信息贫困”产生的原因后，笔者认为在农村地区实施个性化定制服务可以解决这一问题。“信息贫困”地区的个性化定制服务，就是根据用户的生活、学习、工作、社会交往等具体的需求来提供其可能需要的信息服务。但在农村地区实施个性化定制服务要具备一定的条件，首先需要制定有利于农村信息化发展的政策，指引各级政府、各类社会机构与社会力量参与到农村的信息资源建设中来;在财政上支持农村信息化的发展，为农村信息化发展提供支撑;积极进行社会主义新农村建设，增加农民收入;积极推进九年制义务教育，提高农民的知识水平;在农村地区建立多层次、多渠道的信息素质教育体系，提升农民的信息意识与信息能力。

3“信息贫困”地区实施个性化定制服务的途径

在“信息贫困”地区实行信息的个性化定制服务，就要以增加农民收入为根本，并充分考虑农民自身的兴趣、爱好以及需求定制重要信息和服务;信息提供者针对用户的个性和特点，主动为用户选择并传递最重要的资源和服务，并根据用户的需求变化，动态地改变所提供的信息。

3.1 农业农村信息的个性化推送服务

农村用户信息的个性化推送服务就是根据农村用户的生产、生活需求以及使用特点等及时将信息送达用户。在实施农业农村信息的个性化推送服务中，首先要考虑到我国地域辽阔，自然环境差异较大，因此农业生产中遇到的问题也千差万别，在农业信息推送中，要根据当地的地理位置、农业地貌以及农业生产的周期性和季节性等特点进行推送。其次，我国是一个拥有56个民族的多民族国家，各民族都有各自的风俗习惯，在信息推送中要充分考虑所在地区民族的风俗，尊重其传统风俗习惯。除此之外，还要根据用户的兴趣、文化程度、信息素养、信息搜索能力等方面综合考虑，进行有差别的推送。

3.2 农业项目的个性化跟踪服务

相对于以往传统的农民，新型农民更关注一些能够增加经济收入的农业生产信息，根据这类用户所关注的生产信息建立专项农业生产跟踪服务，就是所谓的农业项目个性化跟踪服务。这项服务的主要目的是解决所跟踪服务农业项目中需要解决的关键问题，以及围绕这些项目进行的个性化技术咨询、技术指导和技术服务等。实施农业项目的个性化跟踪服务后，可以对农民在生产中遇到的疑难问题以及面临的实际困难提供切实可行的指导和建议。

3.3 农业农村信息的导航服务

由于信息技术以及互联网的迅速发展，网络上的信息具有数量庞大、增长迅速、内容丰富、覆盖面广、时效性强、组织分散、零乱无序、信息质量参差不齐、随机变化大、更迭消亡无法预测、信息共享程度高、使用成本低等特点。基于这些特点，以及农村用户信息素质较低造成的农村用户在利用网络时感到困惑的现实情况，应当对网络信息进行适合农村用户特点的有效分类导航服务，以解决农村用户在面对庞大、无序的信息资源时的盲然并节约其时间与精力。

3.4 农业农村的信息互动

随着生活水平的日益提高以及农民文化水平的不断加强，农民从单一的信息接受者逐渐向信息提供者转变，他们对于专题学术、热门话题、生活感受以及学习和工作心得等有向社会化、深入化、具有针对性和自由性发展的趋势。因此，利用文字、图像和影像传输，以及语音、视频点对点或多对点技术都较完善的实时互动工具进行信息互动，使农民可以对生产中遇到的问题、生活中发生的趣事以及农民关心的事件实现信息的实时互动，使不同地域、不同背景的人都可以参与到互动中。这样的互动快捷便利并且针对性强。

3.5 农业农村的个性化咨询

目前，农民在生产生活中遇到问题后往往是根据以往的经验以及单一的咨询方式来解决，这对于新农村建设以及农业信息化建设十分不利。针对这一状况，笔者认为可以通过个性化的参考咨询方式加以解决。除继续可以采用电话、E-mail和与相关专家面对面咨询等传统的咨询方式外，还可以采用咨询博客、用户博客和专题博客以及微博等个性化的方式进行咨询。这些方式拥有传统咨询方式所不具备的优势，它为交通不便的偏远地区农村用户解决疑问提供了便利，也方便农村用户与相关专家进行一对一的咨询，并且个性化咨询极大地满足了农村用户的需求，也最大化地节省了农村用户的咨询成本。

服务设计的人性化因素 篇2

关键词：图书馆；网页设计；人性化；服务型

中图分类号： G251文献标识码：A文章编号：1674-0432（2010）-12-0336-2

1 建立人性化的新书信息网页的重要性

由于网络迅速发展，诸多图书馆在网上建立了人性化的新书信息网站，并用过图书馆的网页在互联网上向世人展示自己，从而与社会的联系更密切、更广泛，其文化传播的职能无论在时间、空间还是传播媒体上都实现了一种超越。图书馆在网上推出了新书推荐、读书园地、书海导航等网站，读者不需到馆即可了解图书馆新书信息，打破了时空和地域的限制，为读者展现了人性化的服务空间，有效地满足了读者对文献信息的需求。这些图书馆网页设计朴实简洁，页面风格各有特色，在新书推介的宣传力度上更为突出，如它用深入浅出的语言让读者在短时间内了解全书概貌、观点、学术价值，甚至它的一张图片，也都起到宣传和利用图书馆的重要作用，展示了图书馆新书导读的魅力，吸引了不同层次的读者群，为新书的宣传发挥着巨大的作用。党校图书馆应坚持以人为本的服务理念，结合实践经验和相关理论，建设“新书信息网站”，按人性化建设网页，以凸显特色服务。

2 人性化网站设计的内容

人性化设计则是以人为中心，满足人的生理和心理需要、物质和精神需要，营造舒适、高雅的使用空间，使人们享受图书馆网站使用的趣味和快感。设计一个精美、内容丰富而有序、富有特色的新书信息网站是能让读者难以忘怀的。其内容应以现实和虚拟的馆藏文献信息资源为依据，根据网页设计的爱好特长、专业领域及服务项目，有重点有选择地组织某方面的专题性内容、图书评论等，但也不能包罗万象，而应注重“专、精、新”。

新书信息管理网站的主要访问者是教员和学员读者，我们的目的是提高读者对所提供的信息感兴趣，知道读书、树立图书馆在读者心目的良好形象，对其内容可做如下规划：

2.1 热点新书栏目

所谓热点新书是以本馆师生读者在一段时间内借阅率高的图书，或一类书籍，通过调查研究读者的阅读需求和阅读倾向后，再进行学科分类，以此划归为热点新书。笔者所在的图书馆在选书上是根据学校五个重点学科的特点，以学科分类，有针对性地推荐一些该学科新近的理论性书籍，如哲学、社科、政法、经济等类。该栏目在网页设计上，页面背景颜色选用浅灰蓝的色调，页面布局把图片（图书封面）和文字进行整齐而有序的混合排列，图片能很清晰地展现一些语言难以表达的现象和结构，能增加网页的趣味性，文字配制简明扼要，使网页丰富多彩，文字包含了书名/作者、出版项、索书号、内容简介等信息，同时，还将每本书链接到馆藏书目，为读者选书、借阅提供了方便。

2.2 专题推荐栏目

专题推荐栏是根据当前社会热点、国内国际政治形势、读者普遍关注的问题、重大的突发事件等为主题进行选书推荐。笔者所在的图书馆专题推荐栏是以党校特色进行导读，并以专业特色和当前社会形势的发展推出相关的专题，有针对性地就某一方面内容的文献信息进行专题导读。尤其是对一些在专业上有专攻方向的读者，由于他们的阅读兴趣比较专一，往往局限于某一学科或某一方面，希望就所学专业了解最新、最核心的知识。我们结合当前某一专业的学术动态，结合本馆馆藏现状，结合网络图书信息，就某些专题进行导读，对读者专业素质、学识水平、科研能力等多方面的提高有极大的帮助。如“马克思主义中国化与马克思主义研究”、“落实科学发展观、构建和谐社会”、“三农问题”等栏目，而该栏目目的设计在页面背景颜色和页面布局与以上栏目相同。

2.3 图书评论栏目

此欄目是图书馆的人性化导读服务的一个部分。首先，我们充分发挥了网络图书馆信息资源的优势，进行图书的挑选，结合具体的评论内容，将一些比较有导读价值的书评类文章定期推荐给读者，满足读者预期的阅读需求，以减少读者对需求文献盲目查找，解决疑难。其次，读者还可以对阅读过的书籍发表感言或评论，其稿件的内容可以形式多样，读者可参与到图书馆的书评活动当中，通过互动，建立起图书馆土读者沟通的桥梁，活跃图书馆的读书气氛，以便及时地了解和掌握读者的愿望及要求，及时调整和改善图书馆的工作，以满足读者的需求，提高图书馆的利用率。该栏目在网页设计上，页面北京颜色选用浅绿渐变的色调，使色彩柔和淡雅，构图以活页书的样式展示，页面布局以文字为主，文字包含了提名、作者、出版项、索书号等信息，同时，书评文章不仅与互联网相关网站进行超链接，还与本馆馆藏链接，方便读者检索和在线阅读，以开展网上互动。

2.4 新书通报栏目

新书通报是把所有新入藏的书用表格列出来，读者能一目了然地了解新书的书名、索取号、著者、出版社、馆藏地点及数量等馆藏信息。它是本馆新书目的导航服务，便于师生读者在网上检索。它以新近书籍，编制各种文献新书目或专业推荐书目，并及时通报。它能为读者第一时间了解每一批新近图书的情况，读者可以选择感兴趣的书目检索新书，该栏目的点击率较高，深受全校读者的欢迎。

2.5 新小心栏

该栏目设置在“书海导航”首页，它将本馆新书动态及时地通报给读者，方便读者对新到图书查询浏览，该消息栏的点击率很高，如“最新公务员考试用书”刚放上消息栏，读者借书踊跃，该类图书借阅一度供不应求，可见其利用率非常之高。

3 人性化网页设计应注意的问题

3.1 页面风格要体现设计者个性特点

在网页设计上应有自己的风格。运用自己所拥有的手段，包括所拥有的审美素质、应用软件的能力、以及感受生活的敏锐觉察力，建立起自己独特的设计形式、独特的作风。对网页栏目设置、色彩、文字、声音、图像、动画、页面布局、浏览方式、交互性、文字语气、内容价值等诸多要素，都应能反映设计者个人的兴趣爱好、性格特点、文化艺术修养、专业技术特长和学术水平，使其具有区别于其它网页的鲜明特点，要有“见到网页如见其人”的效果。布局合理，网页能在各种浏览器中表现统一的样式，保持了一定的信息量和界面美观，使整个新书信息网页风格比较融洽。

3.2 页面设计要体现实用性与艺术性

Web离不开网页，网页也离不开Web，网页是一个载体，好的载体带有艺术的成分。实用性要求网站提供的功能服务应该是切合浏览者实际需求的，而艺术性要求页面创作从某种意义上要达到能吸引读者眼球的目的。设计者应做到艺术性与实用性的有机结合，既美观大方，又不曲高和寡；既赏心悦目，又不华而不实。整个页面的文字、背景、图像、动画等都应色彩协调，动静结合，使画面充满生机，体现人性化服务的专业性和高雅的艺术氛围。网页较美观、清爽、内容丰富，并能以图文并茂的形式快速传递，同时，对图片和页面内容等进行了合理的布局，从而使图片能很清晰地展现一些语言难以表达的现象和结构，增加网页的趣味性，使网页丰富多彩，提高读者的阅读兴趣。能使读者在获取知识信息的同时得到艺术美的享受，体现了图书馆人性化信息服务的文化底蕴。

3.3 应指引导航，交流互动

其实读者更需要导航式服务，它通过信息内容的深加工，为读者提供方便的网上服务。而图书馆的新书信息网页，也要搜集整理网上有实用价值的文献资源和信息资源作为本馆资源的补充。如新书通报、图书推荐和书评等能及时提供有关最新文献资料的报导，分类列出目录，方便查找，以便读者能及时地、充分地利用最新文献。对专业热点新书、特色专题、网上热议的书评文章等进行推荐，指导读者阅读，加强与读者互动。如“图书评论”栏目，还应设置读者书评栏或校园读书廊，邀请读者一起参与，进行交流互动，参与读书评论，通过引导，活跃图书馆读书气氛，以此来拓展和深化人性化服务方式和内容，提升图书馆服务层次。同时，在图书馆主页既要让读者了解本馆的基本情况，也要为读者提供快捷的科学导航。让读者了解特色网页中的新书动态，主页上可专门设置新书动态导航条，引导读者检索和阅读，以起到宣传和互动的作用。

服务设计的人性化因素 篇3

一、人性化包装设计理念

人性化包装设计简单来说就是“以人为本”的包装设计, 就是以人的本质要求出发, 通过产品外在包装的技术、艺术等方面的综合设计来满足人对产品使用功能和审美功能的需要并且展现出一种人文关怀的精神。这就要求设计师在设计包装时要本着以人为本的思想去体会、挖掘和概括总结大众消费者的心理感觉和渴望, 摸索包装设计与消费者心理活动的规律, 提高包装设计的人性化效果, 促使消费者购买产品, 为企业赢得利润。

二、人性化包装设计的内涵体现

情感设计:是产品的包装适应消费者的主观体验和内心感受的设计, 使人们在生活中借助产品包装的色彩、图形、结构、文字等外观形态, 满足自己的情感需求, 以此提高消费者的心理审美。

个性设计:是指产品包装在满足人类普遍的生理、心理、智能需求的基础上, 去满足消费者的不同年龄、性别、身份地位包装需求的设计。在现代的产品社会里, 个性化产品包装的需求已经日趋强烈。

成本设计:是注重产品包装的成本核算, 减少消费者负担的设计思维。由于社会出现的“过分包装”往往使商家不惜代价将普通产品包装得过于精美, 导致不必要的经济上浪费, 没有考虑到给消费者带来额外经济负担。

生态设计:是指为了节约包装材料资源、减少包装废弃物而鼓励使用的可再使用、再循环的产品包装设计, 又称为可持续包装设计。如应用各种可以循环使用的瓶、罐等包装材料、容器, 以及还要在销毁上便利, 不破坏环境等生态性的环境要求。

三、人性化包装设计的实施

1. 色彩与文字

包装的色彩和文字是传达产品信息和美化产品的重要因素, 它不仅能体现和装饰产品的特色, 也对消费者的心理有着重要的影响。不同的产品有其独特的视觉色彩感受, 如食品常用鲜明丰富的色调, 通过红、黄、橙等强调味觉, 突出食品的新鲜、美味、富有营养。医药类常用单纯的冷暖色块, 通过灰冷色表示消炎、止痛, 用暖色表示滋补、保健与营养等一般都用中间色, 使患者不至于刺激太大而产生厌烦的感觉。而包装文字的设计一定要简洁、明了, 充分体现产品属性, 不易用过于繁锁的字体和不易辨认的字, 要用易懂、易读, 易辨认的字体, 一定要考虑到消费者的辨识力, 要使人一目了然。

2. 结构与造型

包装结构造型是一种与工业现代化紧密结合的、科学技术与艺术形式相统一的、美学与使用目的相联系的造型设计。产品包装的造型与结构设计要在满足其基本保护和运输产品功能的基础上, 设身处地地从消费者的使用角度去考虑, 主要通过结合人机工程学原理, 注重消费者的行为习惯, 把美学与力学设计相结合, 在满足消费者审美的同时达到使用方便的目的。例如把茶叶、颜料、药品等从成箱成桶改为几十克一小袋、几片一小包等小剂量的简便包装, 方便消费者使用和携带, 液态及颗粒态的产品包装中放入量具以方便消费者计量, 以及把包装结构造型设计成符合人机工程原理的形态和样式, 做成可拎、可挂、可开启等。

4. 视觉与导向

视觉人机界面存在于人与物之间的信息交流, 甚至可以说, 存在人物信息交流的一切领域都属于设计界面, 它的内涵要素是极为广泛的, 在包装设计领域也是如此。好的包装设计除了实现基本的功能外, 还应该有明确的指示功能, 这就是我们通过视觉形态的人机界面去引导消费者如何使用产品的人性化方式。通过包装的结构、造型、色彩以及肌理的变化与对比, 形成视觉语言的暗示与引导, 必要时也可以设计一些附件, 以自身形式的语言十分清楚地协助消费者完成产品包装的开启、操作、使用等方式。例如食品塑料包装袋以及各类纸盒包装, 开口处要有视觉设计导向标示或者文字, 方便消费者方便、快速打开其包装。

3.材料与肌理

在人性化方面, 这里主要是指人与生态环境的关系、运用生态的包装材料, 以及适合消费者心理和生理感受的肌理质感。比如重复使用和可再生的包装材料, 比如啤酒、饮料等包装采用的玻璃瓶可以反复使用, 并且废弃物还可以回收再生。还有诸如可食性、可降解等环保材料既能减少耗少、低污染, 而且还可以避免产生有毒、有害、有辐射性的污染对人类造成的伤害等等。肌理是产品包装立体的细节, 也就是材料表面的凹凸、抛光、喷沙等肌理美, 肌理的运用要适合消费者的心理、环境、行为、思想、愿望等因素, 例如在洗浴护肤产品的包装瓶上, 设计用凹凸雕刻的纹理产生波浪的表面, 不及可以赋予水和波浪的感觉, 还可以在洗浴时防止滑落。

四、结论

研究产品包装人性化设计的因素与实施, 不仅仅要考虑一个或某一些设计的问题, 更多的是一个综合的社会问题, 关系到人们的心理、意识、文化、经济和消费的相互制约与协调等问题。只有这样才能做到设计为人服务, “人-产品-环境”三者关系的协调、和谐的统一。

参考文献

[1]刘思敏励世良庄英杰汝蓝鸿:包装装潢设计[M].上海:上海科学普及出版社, 1988.7

[2]李雷:论市场营销条件下的产品包装设计[J].包装工程, 2005, 26 (1) :164

[3]徐人平:包装新材料与新技术[M].北京:化学工业出版社2006, 6

服务设计的人性化因素 篇4

一、引言会朝一种

1994年英国作家兼社会评论家马克·辛普森首先创造出来一个新名词“m e t r o s e x u a l”来表示都市美形男。metrosexual由metropolis (都市) 和sexual (性的) 两个词复合而成, 原意为“都市性别”, 指那些走中性路线的都市男女。但随着时尚文化的流行和大众传媒的宣传, 其意义发生了极大的改变, 现在专门用来定义大都市中新出现的那些时尚、敏感、自我放纵甚至是自我陶醉的男性。从其词源metropolis也可看出, metrosexual首先是指一群生活在大都市的男性群体, 然后才是指他们拥有的一些区别于传统都市男性的特征。这些男人内心坚强, 但外表细腻精致, 把追求时尚和装饰自我作为兴趣所在, 颇具女性化倾向。他们以不同于以往的男性气质挑战传统男性的刻板形象, 他们塑造了一种全新的男性气质, 不断冲击着传统的男性形象并改变着大众对男性的固定印象。

二、男装女性化形成原因的探索

(一) 男装女性化的溯源

在服装形态与文化尚不发达的古代, 服装的使用范围很广, 两性界限并不十分明确。如古埃及、古希腊和古代中国等文明古国, 尽管在着装上已存在两性差异, 但许多服装样式都为男女通用, 像基同 (Chiton) 、裙等服装类型, 都是如此。

17世纪在以男性为中心的巴洛克风格服装中, 着装成为男性炫耀财富和地位的方式, 以致于男装在性别角色的表现上涉入到女性的领域, 装束如女性一般琐碎、华美甚至于妖艳。香粉假发、花边绉领、耳环钻饰、羽帽彩履, 凡是女人喜欢穿戴的东西, 男人也多使用并以为时髦。男子阳刚之气几乎被淹没在这些过分精致的装饰物之中, 平添了许多脂粉气和“娘娘腔”, 呈现出男装女性化的特征 (如图1) 。

(二) 社会变革推动男装女性化发展

在男女平等的社会氛围里, 男士们开始厌倦那种僵硬呆板的服装线条和沉闷单调的服装色彩, 渴望摆脱固有的束缚, 轻松自在地穿着。上世纪60年代末作为世界服装中心之一的美国, 在服装界掀起了一场名为“孔雀革命”的运动。设计师和制造商们借用雄孔雀开屏时的艳丽来鼓励男士穿着色彩鲜艳, 款式多变的服装。一时间, 几何花形和写意花卉图案的衬衣、领带成为男人的时尚必备品。

裙装向来并不是女性的专利。在1900年前, 裙式的服装是欧洲男人的普通服饰;根据中国历史记载, 从商朝起男性就开始穿着裙子, 而女性直到汉朝才开始形成穿裙子的风俗习惯。从17世纪到19世纪晚期, 在西方语言中“裙子 (skirt) ”是阳性的词语, 是阴性词语裙子 (petticoat) 相应的阳性形式。“裙子 (skirt) ”指的是男子大衣的下摆部分, 活动时下摆左右摆动, 有的就像裙子般飘扬, 有的从腰部直直地垂下来。而苏格兰高地男子的褶叠短裙是具有反抗精神的苏格兰民族精神的象征。马来民族的莎笼 (宽松裤) 是根据豪华生活场景的想象而设计出的服饰。到现在世界上男人穿裙子的情况逐渐减少, 只有苏格兰、缅甸等地区至今还保留着男人穿裙的习俗。

(三) 女性社会地位的提高引发男装的革命

时装界一直被女性主义思潮所笼罩, 新一代的设计大师都崇拜女性、热爱女性, 无论男女设计师都不遗余力地突出女性的性感。设计师一面诗般地赞美、歌颂女性的雌性性征, 一面又在不断地挖掘男性内心深处的阴柔品质, 公开赞美母性文化。

在这些原因的推动下, 如今男装的款式和色彩都经历了翻天覆地的变化。男装一改严肃、古板、庄重的面孔, 各方面都已经可以和女装媲美。为在阳刚之中, 融入阴柔之美, 男装一收再收, 用紧身的裁剪凸现出全身曲线。许多以往通常出现在女装中的元素符号都被大胆地吸收到了男装的制作中来, 比如提花镂空的薄丝状衬衣, 在衣服下摆缀以装饰味道极浓的流苏, 低领口点缀以夸张的纹饰图案, 耀眼夺目的花团锦簇的图案设计, 纯度很高的艳丽色彩等等。女性化元素的融进无疑对以往男装的传统概念是一种颠覆, 服装所标示的男人气质不再拘泥于粗犷、力量、成熟等等, 而是暗含了那种细腻、精致、活泼、具有挑逗意味的一种新的男人气质。

(四) 演艺明星掀起的男装女性化潮流

明星始终是潮流的先锋, 他们一直都处在被大众效仿的位置, 男装女性化的风靡与总是被大众争相模仿的明星脱不了干系。

蓬松飘逸的头发、温柔多情的眼神, 是木村拓哉在广大“粉丝”中的经典形象, 他为《MR》杂志拍摄的封面形象成为日本中性化风潮的始作俑者。这位连续十年被评为日本最当红偶像的帅哥, 一举一动无不彰显着明星强大的号召力。只要是他穿过、玩过的东西, 无不被冠上“木村XX”的称号:他爱穿的Converse球鞋叫“木村鞋”, 他的大波浪长发叫“木村头” (如图2) 。

引领时尚的都市美型男——贝克汉姆, 戴钻石耳环、穿上“沙龙”当裙子及频繁变换发型, 都成为英国男士的流行风向标。而英国一本杂志《GQ》, 拍摄到一张他手指涂上指甲油的照片后, 这张照片竟然立即引得英国男士蜂拥到美容院有样学样。贝克汉姆对于造型的改变已经上升为一种嗜好, 他总是能够给他的崇拜者带来惊喜。再加上本身俊朗的形象和不俗品位, “小贝”可谓是将“Metroseual”的概念演绎到完美。

三、男装女性化设计的表现

在这个提倡多元化的社会里, 一成不变的服饰文化风格已不能满足男士对服饰的需求, 他们开始追求跨文化、混合风格的服装。男装一改严肃、古板、庄重的面孔, 在阳刚之中, 融入阴柔之美, 开始大胆启用柔和的面料和饱和度较高的艳丽色彩, 款式也一收再收, 用紧身的裁剪凸现出全身曲线, 使男装成为现今时尚界的一大看点。

(一) 多样面料

在面料上, 近年来流行的女性花纹、闪光和特殊肌理的纱料、丝绸以及针织物、毛织物都被设计师运用到男装的设计上, 使男人看起来更加细腻温柔生动洒脱。或者是采用丝与毛、丝与金属纤维或莱卡纤维等混合, 制造出纤细、闪亮、柔和、锋利甚至妖艳的效果。天然材质的面料成为材料的首选, 棉、麻、丝的运用为服装带来更加舒适、凉爽和洒脱的感觉。例如有丝绸般光润爽滑的手感的纯棉质料, 间隔排列的缎纹赋予衬衫柔和的光泽。男装中性风格设计的织物选材上以带有幻觉感的华丽材质为主, 以便在时尚与前卫中演绎传统奢华的回归。除此之外, 镂空、华丽的珠饰具有立体感的完美呈现, 在设计风格上都有非同一般的特质 (如图3) 。

(二) 斑斓色彩

近年来男装已摆脱传统, 沉闷、无趣的黑、白、灰、咖, 变得色彩斑斓。蓝色、藏青、灰绿色等色彩登上色彩舞台, 和谐、雅致的粉质感色, 以新鲜的砂砾色和雾灰色为基调, 再以朦胧的浅紫、红柔化整个系列, 在不同色相的游离与交融中, 彰显成熟内敛的感性美。而红、橙、紫色等艳丽的色彩也不再只属于女士, 纷纷争先恐后地登上了男士服装的舞台。

(三) 别致细节

刺绣、镂空纹样、钉珠等女性化细节现今已时常在男装中见到, 尤其是那种神秘图腾款式的绣花, 更能得到男人们的宠爱。一直以温柔著称的荷叶边如今在男装的衣领上也不难找到, 时尚大师路易·威登推出的荷叶边衬衫流露出男性的几分温柔和羞涩。不过这种荷叶边衬衫绝对要避免多种色彩的堆砌, 最好就是选择清淡的纯色衣料, 一些过分艳丽的色彩, 只会使穿着者看起来妖艳俗气。一直被女性们宠爱的流苏已被设计师们应用到男装的裤腿、腰间等细节处, 中和了夹克的硬朗和牛仔裤的粗犷, 吸引不少人的眼球。

(四) 修身款式

男装款式不像女装那样变化多样, 男装的设计风格主要体现在裁剪和面料上。女性化男装无论是在西装、衬衫还是T恤、长裤上, 无不以展现男性完美身材为目的, 随意中张扬个性, 奢华又不落入俗套。如许多男士西装在设计剪裁上, 卸掉了传统西装厚实的垫肩, 而采用轻薄圆滑的肩部设计。合身利落的剪裁、窄版纤细的线条与简单的色调铺陈, 是现代男装西服的经典样式。贴身的甚至小一号的衬衫, 让宽肩膀的男人也显出别样的味道。恰到好处地利用了立体裁剪的独到之处, 来勾勒和修补男性的肩膀、背部和腰身线条, 并巧妙地使用了刺绣、毛皮和丝绸来进行搭配, 如图4。

(五) 时尚配饰

当今社会时尚配饰已不再是女人们的专利, 男人的耳朵、脖子和手腕上经常出现让女人都惊叹的耳钉、项链和手链。而且丝巾已渐渐成为男人们的新宠, 无论在款式、图案、面料还是在佩戴方式上都往女性方向靠拢, 更能体现男人的优雅。

对于新时代的时尚男性来说, 包包是不能少的。不要以为男人们的包包都是一副面目可憎的呆板相, 如今男士的包一点也不比女孩子们的逊色, 看看他们在秀台上展示的包包, 真有几分难以辨我是雄

雌的感觉。无论是斜挎、手提还是双肩样式的包包在设计上都有女性风格的痕迹。

四、结束语

多元化的社会使人们的视野更加开阔, 选择也更多, 阴阳相辅、刚柔相济或许是服装美的最高境界, 而女性化男装的特点正是对这一境界的追求。无论是基于历史性、实用性还是美观性, 男装女性化都是一种流行趋势。在信息社会的大环境下, 服装将开始摆脱性别角色的社会性束缚, 男女服装将以更加多样化的面貌出现。

摘要：随着社会朝着多元化方向发展, 在强调多元性和差异性的大众化环境和服饰的国际化背景下, 男装女性化已成为一种时尚, 它符合男性对服饰奢华的追求。社会历史的变革、女性地位的提高及演艺明星的广受追捧, 都对男装女性化的发展起了很大的作用。男装女性化的表现方式有:面料种类的广泛运用, 色彩的多样化, 细节的处理等。

参考文献

[1]王永杰.中性化是女人发展趋势-见:新华报业网.http://www.xhby.net, 2006-03-08

[2]DOAN, LAURA.Passing fashions:Reading female masculinities in the1920s.Feminist Studies, Fall98, Vol.24 (3)

[3]Susan B·Kaiser著.李宏伟译.服装社会心理学[M].北京:中国纺织出版社, 2000 (3)

[4]叶立诚.中西服装史[M].中国纺织出版社, 2002

服务设计的人性化因素 篇5

在协作学习中, 符合学生特征的学习资源对学习结果发挥着至关重要的效能[1]。因此, 学习资源的组织是协作学习活动设计必须重点考虑的要素之一[2]。

随着信息科技的迅猛发展, 计算机与网络技术应用于协作学习的研究得到不断推进, 网络协作学习作为计算机支持协作学习的重要形式已获大众认同[3], 其学习平台在网络技术的支持下得到越来越多的关注, 学习资源的组织形式也日渐实现网络化。但目前大多数的网络学习平台还仅仅处于资源共享的初级状态, 只是将教材直接发布到学习平台中, 造成所有学生的学习内容都是简单雷同的, 没有发挥出网络学习“以学生为中心”的优势。

此外, 随着网络学习平台中的资源不断增多, 学生要快速准确地定位感兴趣的信息变得越来越困难。为了挑选适合自己的学习资源, 他们通常要费时费力地检索、浏览后才能确定是否符合个人所需。因此, 亟需一种有效的数据挖掘技术应用于目前的网络学习平台中, 为学生提供符合其学习特征的信息服务, 从而创造一个智能化和个性化的网络学习空间。

正因为当前的网络学习平台都只是单纯致力于向学生提供海量的数据, 而缺乏有效的个性化推荐机制[4]。所以, 在网络学习平台中引入基于数据挖掘的资源推荐服务可以使学生从“信息超载”中解脱出来, 减少学生在资源检索上花费的时间和精力, 使网络学习平台从以资源为中心转向“以学生为中心”, 朝着信息服务的更高层次发展[5]。

鉴于云计算技术被公认为当下数据存储访问的有力保证, 本研究通过在云端搭建协作学习平台, 利用云计算技术设计稳定、快速、有效的学习资源管理模型, 为网络协作学习的资源库建设提供新的案例参考。同时以Web数据挖掘技术为协作学习活动引入个性化资源推荐服务, 满足学生对信息资源的个性化需求, 推动协作学习活动走向智能化和人性化。

二、知识背景

为能更清晰地解释本研究中云协作平台的个性化资源推荐服务原理, 以下将对相关的知识背景做一个概述。

(一) Web数据挖掘

如前文所述, 如何从海量数据中获取感兴趣的资源?数据挖掘的出现解决了这一难题, 它所指的是从大量、繁复、模糊、随机的结构化数据库信息中提取隐含的有用数据的过程[6]。

网络技术的快速扩张, 衍生发展出数据挖掘技术对网络数据的研究分支, 即Web数据挖掘, 它以分布式存储于Web文档和服务中的非结构化海量数据为处理对象。

如图1 所示, Web数据挖掘根据处理对象的不同可分为内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘[7]。

Web日志挖掘在Web数据挖掘中的应用非常广泛, 因此本研究将详细探讨Web日志挖掘。

Web日志挖掘是从Web服务器日志中挖掘有用信息来发现用户浏览规律和预测其访问行为的技术[8]。目前研究得最多的是对日志文件的挖掘。如表1 所示, 在Web服务器日志中记录的信息存在一般文件所具有的完整结构和相应格式。当用户访问Web站点时, 相关的日期和时间、登录的名称和地址、请求的页面和状态等数据, 都会在日志中留下相应记录, 因而对其进行数据挖掘是可行的。

常见的Web日志挖掘有以下两种:

1.一般使用模式的挖掘

一般使用模式的挖掘是指通过分析用户的使用记录来了解用户的访问路径和对Web站点的浏览模式及倾向, 从中获取页面的逻辑关联, 为改进Web站点的组织结构提供决策依据。

2.个性化使用记录的追踪

个性化使用记录的追踪倾向于分析用户的访问习惯, 然后根据用户的使用偏好提供符合其兴趣要求的的个性化服务接口。

本研究将采取Web日志挖掘中个性化使用记录的追踪技术提取云协作平台用户的个性化信息。根据这些信息再借助Web文本挖掘技术便可构建起相应的个性化推荐服务。

(二) 个性化推荐服务的设计

传统的网络学习平台受数据处理与存储能力的局限, 和资源库之间只存在着简单的数据交换[9], 学生只能通过学习平台提供的简单的浏览与查询功能进行网络学习, 学习过程缺少智能化。由于智能化需要根据用户的个性化需求提供信息服务, 或通过分析用户的行为习惯和使用偏好, 主动向其提供可能需要的信息服务, 所以随之而来的是海量数据的存储和处理。因此要提高学习平台的智能性, 满足学生个性化学习的要求, 需借助云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势, 为网络协作学习活动引入个性化资源推荐服务。本研究所架设的支持个性化推荐服务的云协作平台结构如图2 所示。

1.个性化推荐服务模型

具体的实际应用如图3 所示, 主要体现为:在云协作平台中提供大量的学习资源, 当学生发现新的学习资源时, 并不知道该资源对其是否有用, 因而需要浏览资源的具体内容或者描述说明, 若该资源不符合其学习的需要, 这种浏览就毫无意义。为了节省时间, 提高网络学习的效率, 可在学习平台中引入个性化推荐功能, 通过分析该学生在以往使用过程中所产生的个性化信息来预测新的资源是否能够满足其学习的需求, 并将预测结果反馈给该学生。在此基础上, 学习平台将向该学生推荐可能对其有帮助的资源。

2.个性化推荐服务流程

当学生通过云协作平台进行网络学习时, 与Web服务器产生推荐服务的交互数据, 这些数据主要包括该学生访问Web时留下的一些信息, 其中包括:登录时间、用户名称、访问次数、请求页面等。Web服务器首先将这些交互数据提取出来形成Log文件;然后对这些数据进行分析, 从中提取该学生的个性化信息, 并将这些信息存入其个性化信息库, 作为今后进行资源推荐的学习依据;最后再根据这些信息, 对学习平台中的学习资源进行分析, 找出对该学生学习可能会有帮助的资源, 并将这些资源推荐给该学生。同时, 上述流程会在一定的时间间隔后被反复执行。

三、方法设计

(一) 个性化信息挖掘技术

学生对哪些学习资源感兴趣是最直接也是最有效反应学生个性化需求的信息。因此, 根据学生的Web服务器日志信息, 挖掘出该学生曾经浏览过的学习资源, 可以判断其中哪些是其感兴趣的, 哪些是其不感兴趣的。目前, 利用浏览兴趣度来判断用户对浏览内容是否感兴趣的方法已经得到广泛认同[10]。以下将对浏览兴趣度的测算进行描述。

假设该学生对一个资源的累计浏览次数为C, 每次浏览的持续时间为T, 浏览资源的总字节数为B, 则浏览兴趣度P的计算公式为:

在学习平台中, 一个学习资源可能是文本, 也可能是图像、动画、音频、视频等多媒体文件。而公式 (1) 并没有考虑文件类型的不同所产生的差异;另外, 每个学习资源不仅包含资源本身, 还包含一个对资源的简单描述, 称为资源的简介。因此, 根据学习资源的上述两个特点, 定义如下算法计算该学生对一个资源的兴趣度I。

算法1 学生- 资源兴趣度算法

输入:累计浏览次数C, 每次浏览的持续时间T, 浏览资源的总字节数B, 资源内容系数 α, 资源类型系数 η, 资源简介系数 β。

输出:学生对资源的兴趣度I。

Step1:计算资源内容的浏览兴趣度Pc。

假设累计浏览次数为n, 每次浏览的持续时间为Tc, 浏览资源内容的总字节数为Bc, 资源内容系数为 α, 资源类型系数为 η, 则资源内容的浏览兴趣度Pc的计算公式为:

Step2:计算资源简介的浏览兴趣度Pb。

假设累计浏览次数为m, 每次浏览的持续时间为Tb, 浏览资源简介的总字节数为Bb, 资源简介系数为 β, 则资源简介的浏览兴趣度Pb的计算公式为:

Step3:计算资源的浏览兴趣度P。

根据公式 (2) 和 (3) , 资源的浏览兴趣度P的计算公式为:

Step4:计算学生对资源的兴趣度I。

假设资源的总数为N, 则学生对资源的兴趣度I的计算公式为:

如果存在I ≥ 1, 则认为该学生对这个资源感兴趣, 否则不感兴趣。

从Web日志中很容易就能获取上述信息, 因此不难判断在已访问的资源中哪些是该学生感兴趣的, 哪些是不感兴趣的, 这些信息就构成了该学生的个性化信息。

学习平台可以根据这些个性化信息为该学生推荐其可能感兴趣的学习资源。

(二) 学习资源推荐技术

根据个性化信息推荐学生可能感兴趣的学习资源的过程, 实际上就是对学生没有访问过的资源进行分类的过程。因此可以将已访问过的学习资源作为样本集, 实现资源分类。

在各种分类方法中, 朴素贝叶斯分类法的逻辑结构简单, 能快速、准确地进行文本分类, 而且性能稳定, 实施花销小[11]。所以, 本研究选取朴素贝叶斯分类法来实现学习资源的个性化推荐。

1.朴素贝叶斯分类原理

假设样本集C上有m个分类, 记作C={c1, c2, …cm};每个样本包含n个属性值A={A1, A2, …An}, 分别使用n维特征向量X={x1, x2, …xn} 表示。根据朴素贝叶斯定理, 后验概率为:

由最大似然假设概念可知, P (X) 对于所有类为常数。公示 (6) 可以简化为:

一般情况下, 如果类ci的先验概率{P (c1) , P (c2) , …P (cm) } 未知, 则通常假设它们是等概率的, 即:

此时类ci的先验概率P (ci) 可以不纳入计算和判断之中, 最大化P (ci|X) 等价于P (X|ci) 。但在大多数情况下会假设t为类ci的训练样本数, T为训练样本总数, 则类ci的先验概率能由公式P (ci) =t/T计得。

如果给定样本集中属性数量较多, 计算P (X|ci) 的难度可能会加大。为降低P (X|ci) 的计算复杂度, 可以假设各个类之间是相互独立的, 各属性的取值不存在依赖关系, 即:

先验概率{P (x1|ci) , P (x2|ci) , …P (xn|ci) } 可以从训练样本中求得。

对于每个属性AK, 如果AK是离散的, 则P (xk|ci) =sk/si, 其中sk是属性AK的属性值xk在类ci中的训练样本数, si是ci中的训练样本数;如果AK是连续的, 则利用数据处理软件将每个连续属性进行离散化处理, 然后再用相应的离散区间替换连续属性值[12]。

当给未知样本X分类, 根据公式 (7) , 对每个类ci计算P (ci|X) , 当且仅当:

样本X被分配到类ci中。换而言之, 样本X被分配到使P (ci|X) 最大化的类ci中。

基于朴素贝叶斯分类法的训练流程和分类流程如图4 所示。

综上可知, 朴素贝叶斯分类法不仅有着宽广的应用范围, 而且还能很好地扩展到超大规模的问题解决上面, 这一点非常符合云协作平台中资源推荐的海量数据处理需求。以下将利用朴素贝叶斯分类原理进行个性化学习资源推荐的算法设计。

2.资源推荐算法

根据朴素贝叶斯分类法预测未知样本的工作原理, 定义如下算法计算资源分类概率P。

算法2 资源推荐算法

输入:样本属性A、特征向量X。

输出:资源分类概率P。

Step1:建立特征向量集。

根据从Web日志中挖掘出的当前用户的个性化信息, 将已访问过的的学习资源分为感兴趣类c1 和不感兴趣类c2, 提取每个资源或其资源描述的特征向量, 形成训练集。

当出现新的未知分类的学习资源X时, 处理资源或其资源描述的内容, 建立未知资源X的n维特征向量{x1, x2, …xn}。

Step2:计算概率P1、P2。

由公式 (7) 可知, 未知资源X属于类c1 的概率P1和属于类c2的概率P2分别为:

Step3:计算概率P (c1) 、P (c2) 。

假设N1、N2 各表示类c1、c2 资源的总数, 则类c1、c2 的先验概率P (c1) 、P (c2) 分别为:

Step4:计算概率P (X|c1) 、P (X|c2) 。

根据公式 (9) , 概率P (X|c1) 、P (X|c2) 分别为:

Step5:计算概率P (xi|c1) 、P (xi|c2) 。

假设|V|为未知资源X的特征向量总数, TF (xi, c1) 、TF (xi, c2) 分别为特征向量xi在类c1、c2中出现的次数之和, 则资源X的特征向量xi在类c1、c2中的概率P (xi|c1) 、P (xi|c2) 分别为:

Step6:判断资源表类2别资源并测试向实用验数户据集推荐。

分别计出未知资源X是该用户感兴趣类资源c1的概率P1和不感兴趣类资源c2的概率P2。如果存在P1>P2, 则该用户可能对资源X感兴趣, 否则可能对资源X不感兴趣。如果资源X属于感兴趣类资源c1, 则推荐给当前用户。学生 (数据集) 感兴趣 (项) 不感兴趣 (项) 学生 (数据集) 感兴趣 (项) 不感兴趣 (项) 学生S1 (U1) 323 245学生S6 (U6) 357 226学生S2 (U2) 313 233学生S7 (U7) 398 266学生S3 (U3) 364 274学生S8 (U8) 399 340学生S4 (U4) 407 300学生S9 (U9) 384 274学生S5 (U5) 261 224学生S10 (U10) 341 224学生 (数据集) 总数正确数正确率学生 (数据集) 总数正确数正确率表3标记为感兴趣的资源统计情况

四、实验分析

本研究采用小学五年级的信息技术学科来验证推荐服务的有效性。首先从云协作平台的资源推荐服务器中随机选取10名学生的Web日志作为实验数据。将学生收藏到“个人云盘”中的学习资源标记为学生感兴趣的资源, 将置于“回收站”中的学习资源标记为不感兴趣的资源。然后从资源内容或资源简介中提取这些资源的特征向量构成资源测试实验数据集如表2所示。Vjj iicxTVFFcx Tcx P1222, , 1| (18)

(一) 信息表挖3 掘标记的为有感兴效趣性的资测源试统计情况

对于每一名学生Si, 测试其个性化信息挖掘的有效性, 具体实验过程如下:学生 (数据集) 总数正确数正确率学生 (数据集) 总数正确数正确率学生S1 (U1) 34829384.20%学生S6 (U6) 36433190.93%学生S2 (U2) 32428888.89%学生S7 (U7) 381 324 85.04%学生S (U) 352 296 84.09%学生S (U) 393 334 84.99%

1.从Web日志中提取学生Si的日志记录。

2.对学生Si的Web日志记录进行数据清理, 提取其中与数据集Ui中的资源所对应的访问日志。

3.根据算法1计算学生Si对数据集Ui中的每一个学习资源的兴趣度I。

4.根据兴趣度I是否大于1对学习资源进行分类, 将分类结果与实际分类属性进行比较, 计算方法的正确率。

实验结果如表3、表4和表5所示。

从表5 可以看出, 个性化信息挖掘的正确率总体达到85% 以上, 基本满足学习资源推荐的实际需求。

(二) 推荐效果测试

对于每一名学生Si, 对其学习资源推荐的总体推荐效果进行实验测试, 具体实验过程如下:

1.从资源数据集Ui中随机选取50% 的资源作为训练集, 剩余50% 的资源作为测试集。

2.应用算法1 提出的个性化信息挖掘方法, 对训练集中的学习资源进行是否感兴趣的分类, 构成最终的训练集。

3.应用算法2 提出的基于朴素贝叶斯分类原理的学习资源推荐方法, 对测试集中的资源进行推荐, 计算推荐的正确率、查准率和查全率。

4.重复10 次测试后, 计算所有测试数据的平均值, 作为学习资源推荐的最终测试结果。

实验测试结果如表6 所示:

从表6 可以看出, 学习资源推荐的正确率、查准率和查全率均超过80%, 其中平均正确率达到83.76%, 平均查准率达到82.22%, 平均查全率达到81.93%, 基本满足学习资源推荐的实际需求。

五、结束语

本研究将数据挖掘技术应用于云计算支持的协作学习平台中, 提出了基于Web日志挖掘的个性化信息提取方法和学习资源推荐方法, 为网络协作学习活动引入了个性化资源推荐服务这股“活水”, 从而提高了网络学习平台的智能性, 满足了学生个性化学习的需求。本研究的实验结果表明, 构建在云协作平台上的个性化资源推荐方法具有较高的正确率、查准率和查全率, 基本符合个性化学习资源推荐的实际要求。

个性化推荐技术还在不断地发展和变化中, 应用的领域也在不断地扩大和深化。从本研究所做工作来看, 虽然在一定程度上解决了网络协作学习活动中个性化资源推荐服务的一些问题, 但着眼点比较单一, 存在着以下两个方面需要作进一步的完善。

第一, 本研究中的大部分技术都是沿用Web数据挖掘中现有的成熟技术, 虽然能够实现推荐服务的基本功能, 但实现的方法、手段和效率都有待提高。因此, 下一步还需要继续探讨Web挖掘的其他新技术, 以达到改进算法的目的。

第二, 跟踪学生学习兴趣的动态变化是本研究忽略的问题。学生特定的学习行为能够反应出学生当前的学习兴趣所在。因此, 应当重视跟踪学生这类学习行为并重新设计数据库的文件结构以便做好信息记录。此外, 个性化推荐服务需要更为深入地发掘能够体现学生学习偏好的行为特征, 从而为学生提供更加切合实际的推荐服务。

摘要：研究指出, 符合学生特征的学习资源对提高协作学习的效率有着重要的影响。但随着学习资源的不断增多, 传统的“人找信息”模式已难以适应学生对学习资源的需求。针对目前海量数据带来的“信息超载”问题, 可考虑借助云计算的海量数据处理能力, 以及Web数据挖掘的信息提取手段和资源推荐技术, 设计一种基于云计算支持的协作学习资源推荐方法。实验表明, 构建在云协作平台上的资源推荐方法具有较高的精确度, 基本符合个性化学习资源推荐的实际要求。

服务设计的人性化因素 篇6

目前互联网信息服务主要以网站 (Web Sites) , 互联网服务 (Web Services) 方式提供, 为了方便用户信息的获取, 搜索引擎, 垂直搜索引擎提供便捷的信息检索服务, RSS标准为用户提供信息聚集和定制服务, 以及以邮件为载体的非实时个性化信息服务。为用户提供个性化、分类和聚集以及实时的准确信息服务开始受到关注。本文介绍一个以个性化为核心, 以分类为方法, 以采集机器为基础的互联网信息服务设计和实现。它可以使信息服务机构 (企业、门户、手机网站) 便捷地搭建信息服务平台, 提供个性化的、实时的应用信息采集和分类服务。

1 个性化信息服务系统设计架构

为用户提供的信息服务为多渠道来源 (搜索引擎, 专业网站, RSS, Web Service, 数据库和人工编辑) , 系统采用采用信息采集机器模型和实现来处理数据采集, 通过信息分类来聚合采集信息, 信息服务的实时更新由用户个性化参数驱动。数据采集和信息服务可以根据系统负载和用户数量的情况由不同的进程或服务器完成。信息服务通过多种渠道和形式传递给用户 (Web网站、WAP手机门户、邮件、彩信) 。

图1示意了个性化信息服务系统的设计架构, 体现了用户信息个性化、服务请求、服务处理、以及服务分类和信息采集的逻辑流程, 通过个性化参数实现用户信息服务的集聚: (1) 数据来源分为以WWW为主的互联网信息, 包括搜索引擎和专业门户、信息服务机构的数据库和人工编辑信息资源, 这些资源通过HTTP、XML、WAP协议和SQL语言提供数据信息; (2) 采集机器通过网络、协议和接口获取数据来源的原始数据, 其采集由用户个性化参数来确定信息子集, 为人工信息采集提供信息输入UI; (3) 信息分类处理将采集机器采集到的信息进行语义和格式规范化、去除重复信息、主题信息与详细信息匹配, 以及信息排序处理; (4) 信息服务处理负责调度分类信息的采集周期、采集频率、采集并发和参数匹配; (5) 服务请求处理和信息通道通过HTTP协议、HTML网页、Web服务、RSS和WAP网关接受用户的服务请求, 返回服务信息, 并识别用户终端特征; (6) 用户参数可以记录在系统参数配置中, 通过用户表示获取, 也可以通过用户实时提供来进行信息服务处理。

该系统设计架构可以为信息服务机构提供了实现网络信息服务应用的逻辑框架, 在应用开发中的信息数据采集、用户管理、用户交互可采用信息检索、垂直搜索、网络信息分析、数据接口, 以及HTML、XML、SMS技术来实现为电脑和移动终端用户提供信息服务。

2 信息服务分类和信息采集机器

信息服务分类和信息源处理是该系统架构的核心, 信息按照特征和领域进行组合, 一个信息采集机器处理一个信息源的数据, 每个信息分类与采集机器形成一对多的关系, 一个信息源可以与多个信息分类相关。信息分类和信息源的逻辑关系如图2所示:

2.1 信息分类处理功能

根据信息服务处理命令驱动采集机器:启动关联采集机器的数据采集, 传递采集参数, 在数据源不可用情况下启用备用数据源和采集机器, 处理采集超时、无适用信息和其它异常。

采集机器数据格式化和整理:对不同数据源的信息格式进行规范, 删除重复、内容相同和无效信息, 进行信息筛选、审核和排序, 对信息的标题、内容、URL连接和图片进行关联和存储。

2.2 采集机器功能

(1) 通过HTTP/HTTPS协议对门户、搜索引擎、网站信息源进行数据采集, 处理跳转、编码和数据压缩, 对HTML页面信息进行快速定位分析和数据抽取; (2) 通过SQL语言对数据库源进行连接和数据查询; (3) 根据数据字典对采集参数和采集数据进行语义转换; (4) 为人工采集和编辑提供GUI操作界面和接口; (5) 对RSSL数据源进行XML解析和格式化。

2.3 信息服务处理功能

调度分类信息处理和采集, 定时更新无个性化参数的公共服务信息, 根据用户信息服务请求实时更新个性化服务信息。

控制信息服务请求的并发管理, 同一用户的同类信息服务请求处理未结束前, 不响应重复请求, 控制实时信息服务的线程总数。

根据用户个性化配置参数向用户提供分类信息。

2.4 信息服务请求处理功能

(1) 启动信息服务处理功能, 传递用户服务请求参数; (2) 判断用户终端特征 (电脑、手机) , 对返回服务信息进行格式处理; (3) 防止无效或恶意请求, 建立user_hook机制处理用户无效请求, 建立host_kook机制处理网络无效请求; (4) 记录和分析信息服务状态、请求参数分布和用户行为。

3 个性化信息服务系统实现

作者及团队根据本文提出的信息服务系统设计架构, 实现了一个移动终端信息服务系统并上线运行, 为手机用户上网用户提供实时的、个性化的分类信息服务。图3和图4分别示意了该实现的系统和数据架构, 为了保障信息服务的实时性, 采用了两台服务器来支撑采集机器和实现负载均衡。

系统提供了20个分类信息服务, 包括资讯、财经、房产、体育、生活, 采用了40个采集机器, 实现了如下功能: (1) 定时自动进行共性信息采集; (2) 接收门户服务器的个性信息采集请求; (3) 采集数据存到数据服务器; (4) 控制重复提交的个性化信息采集; (5) 用户注册, 订阅分类信息和个性化参数; (6) 控制采集服务器的负载平衡; (7) 控制恶意注册和攻击。

用户全部个性化信息的采集时间小于10秒, 分类信息采集小于3秒, 每个用户的信息量为150条。

功能开发和接入服务采用了DCS中间件平台, 可以灵活地配置、管理分类信息和采集机器。

4 结束语

随着无线网络和以手机为代表的移动终端的迅速普及, 个性化网络信息服务的需求越来越大, 信息服务机构、企业和单位正逐步将信息服务和业务处理延伸到移动终端。本文提出的个性化信息服务系统设计架构, 可以有效地开发和部署信息服务应用, 服务分类和参数传递机制能够有效提供个性化信息服务, 信息源和采集机器能够集合多种获取渠道的信息, 进一步聚合搜索引擎、门户网站、Web Service和RSS网络信息, 为用户提供个性化的实时信息服务。实时信息服务系统的关键是采集机器的功能和性能, 需要采用网页信息快速分析和抽取技术、重复和相似信息鉴别和排除算法、以及采集机器线程负载控制。

设计架构的合理性在实际的信息服务应用系统开发和部署中得到了验证, 分别实现了手机个性化信息服务系统和在线电子商务平台的手机用户版。下一步将在设计架构的基础上实现一个面向信息服务应用的开发和部署平台。

参考文献

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[2]王伟.网页源码抓取方法的设计与实现[J].计算机系统应用, 2009 (7) .

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[4]陈兰, 金远平.基于本体的垂直搜索引擎研究[J].计算机应用与软件, 2009 (11) .

服务设计的人性化因素 篇7

关键词：高校图书馆,用户模型,图书模型,RSS

该文针对当前高校数字图书馆服务系统存在的问题, 提出了新的图书馆个性化服务模型系统构架, 并介绍了系统构架和主要各功能模块间的流程, 并对该构架功能模块进行了阐述。

1 传统高校数字图书馆信息服务系统

高校数字图书馆信息服务系统主要包括用户兴趣建模、图书建模、信息个性化推送三个部分。用户建模是收集和修改与用户兴趣、习惯和需求相关信息的过程, 最终将产生一个具有用户特有背景需求、兴趣、知识的用户模型。图书建模是搜集和维护与图书利用率、利用时间、图书需求有关的信息过程, 最终将产生一个表示图书特有背景、利用率和图书需求的图书模型。信息个性化推送阶段把上述两个模型作为依据, 借助各种推送技术找出与其匹配的资源, 将这些资源推送给各自感兴趣的读者。

2 传统数字图书馆个性化服务系统的不足

虽然传统高校数字图书馆个性化信息服务系统在一定程度上改善了信息推送方式, 但是仍然存在许多不足, 其中比较突出的问题有以下三点:

1) 用户需求模型构建困难。用户在访问中查询的信息一般是非结构化的信息, 而系统获取用户需求时需要耗费大量的精力在信息的预处理上。

2) 图书使用模型有待建立。目前高校数字图书馆个性化信息服务系统仅对图书访问量进行统计, 并没有利用读者群、时间与访问量的关系建立图书个性化模型。

3) 信息推送动态性和时效性欠佳。传统的信息推送方式一般采用频道推送、用户专用信息网页和邮件等方式。这些方式都缺乏动态性和时效性, 不能够即时、无缝的把信息推送给用户。

针对传统高校数字图书馆个性化信息服务系统存在的问题, 本文提出一个新的高校数字图书馆个性化信息服务系统, 将用户个性化服务、图书模型、RSS技术相结合, 更好的为读者提供个性化服务, 及时把最新信息主动推送给读者, 促进图书资源的整合, 真正实现高校数字图书馆信息个性化推送。

3 高校数字图书馆个性化服务系统新构架

高校数字图书馆个性化信息服务系统新构架主要包括用户个性化兴趣模型、个性化推荐、图书使用模型和信息推送模块。

1) 用户个性化兴趣模型

用户个性化兴趣模型是依据用户查询信息源——图书信息, 采用相关手段提取用户个性化兴趣特征, 最终实现用户个性化兴趣建模的过程。

系统在注册信息模块中提供了一个兴趣关键词输入的入口, 用户就可以用搜索关键词栏目来提交自己感兴趣的关键词, 系统则会为用户输入的关键词赋予一个权值, 最后系统通过对用户注册信息、定制信息等方法建立用户个性化兴趣模型。

2) 个性化推荐

个性化推荐模块依据用户个性化兴趣模型在信息库中为用户检索相关图书信息, 并把检索到的信息资源进行分析提取关键词, 再按照用户个性化兴趣描述进行页面检索, 最终形成检索结果集。把检索的结果集与用户兴趣相对比计算相似度, 再把相似度高于预定值的页面即优化结果集推荐给用户。

3) 图书使用模型

系统通过一段时间的运行, 记录了图书使用的访问量、访问时间和读者群等信息, 通过对这些信息的挖掘, 将各图书的访问量变化与一年中各时间段的关系进行对比, 就可以把一段时间内的闲置书籍提取出来, 从而形成图书馆闲置书籍与时间的对应关系序列。图书馆就可以在不同的时间段开放不同的闲置书籍或重新推送给其他相关的读者, 从而形成图书馆图书信息个性化。

4) 信息推送模块

信息推送是提取对优化后的结果数据的元数据, 包括摘要、标题、链接等, 使用设计后的对象类, 将用户需要的信息转化为信息的RSS格式, 则为RSS Feed, 再按照资源的变化来更新RSS Feed。用户可以使用RSS阅读器, 将推送的RSS Feed添加到RSS阅读器中, 新的有用信息资源就会不断的推送给用户, 从而大大节省了用户获取信息的精力和时间。

4 数字图书馆个性化服务系统构架的优势

高校图书馆个性化信息服务系统架构与传统的个性化系统相比, 区别在于用户建模和信息推送模块中都糅合了RSS技术, 并提出了图书使用模型。

使用结构化的RSS标准则简化了用户在建模时的预处理工作 (即收集用户个性化兴趣) 。使用RSS包的解析工具, 系统可以很快的获取该Web页面的Title、Description、URL等信息, 再通过对信息的分析、处理获取用户个性化兴趣。推送模块再把得到的用户个性化兴趣信息与图书使用模型结合, 并封装成RSS标准后推送给用户, 用户在查阅自己感兴趣的信息时就无需打开网页。提出了图书使用模型, 系统提供了时间与图书访问量的变化趋势, 为高校间图书资源的整合提供了决策支持, 为提高呆滞图书的利用率起到促进作用。

参考文献

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[2]周志峰.基于RSS的高校图书馆重点学科信息导航系统研究[J].现代情报, 2008 (11) :67-72.

服务设计的人性化因素 篇8

网站的访问者多种多样,存在着兴趣爱好、文化背景、年龄、职业及经济能力的差异,在旅游过程中的需求不一样。如何使每一位访问者都能在网站上找到自己感兴趣的信息,引起旅游购买欲望,是旅游电子商务个性化信息服务的目标,本文探讨通过对用户访问数据进行分析,建立用户模式库,针对用户需求提供相应服务。

1 旅游电子商务系统的个性化信息服务

目前,个性化信息服务是全世界信息服务的研究热点之一,显然,传统的信息服务不适应当今时代的要求。在中国旅游电子商务近年来的发展过程中,旅游电子商务正从简单的网上旅游信息浏览、检索、预订旅游产品的信息服务向智能检索和个性化服务方面发展。旅游电子商务系统为这种商务活动的开展提供了平台,它是一个以信息技术为支撑、网络为主体,拥有丰富的旅游资源信息,使用多种方式(如在线支付)进行交易的软件,目的是吸引更多的旅游者和潜在旅游者通过网站获取旅游相关信息并进行购买,重在提高旅游者的满意度和旅游业的产值,具有营运成本低,用户范围广,无时空限制以及能同用户直接交流的特点,提供了更加智能化和个性化的服务。

旅游电子商务实质上是一种以客户需求为中心的Web服务,商家通过客户访问站点来获取客户的资料及访问信息等,然后利用web挖掘技术对这些信息进行分析处理,指导企业的商业决策,使商家根据用户的需求有针对性地开展电子商务活动,实现个性化信息服务,从而提高客户的关注度和满意度[4]。

旅游电子商务系统的体系结构,如图1所示。客户通过使用Web服务器提供的浏览检索功能来获得旅游相关信息,通过预定支付等功能实现旅游产品的购买。客户在访问网站的过程中,个性化服务模块会记录客户的访问行为,如查询、浏览页面和文章、停留时间、访问次数、前进和后退、保存收藏、反馈信息等,这些动作在一定程度上反映了客户的兴趣。然后将收集到的用户行为信息交给Web挖掘模块进行分析,建立客户模型,为客户提供个性化服务。

2 旅游电子商务系统的个性化服务功能设计

2.1 个性化服务功能设计

旅游电子商务系统的个性化信息服务主要是给客户提供符合于他们习惯的检索机制,帮助客户快速准备定位所需要的信息;同时还可以给客户推荐他们可能感兴趣的信息,帮助客户参考,做出更好的决策;另外系统还应提供多渠道的信息链接接口,给客户提供全方位的信息服务;除此之外,客户还可以按照自己的想法利用系统提供的旅游产品定制功能进行个性化设计,增强了客户对网站的信心和忠诚度。

系统的个性化服务功能设计,如图2所示。

系统的个性化功能主要通过以下4个方面来设计:

1)个性化智能检索

采用智能代理(Agent)技术来实现快速有效地获取信息。智能Agent是一个独立的主体,能主动学习、记忆用户的兴趣、爱好、习惯等并直接转化为内部表示,存放在知识库中,建立用户模型来指导决策。由于智能Agent还具有对相关知识进行推理或智能计算的特性,可以克服搜索引擎技术和在线浏览的缺陷,提高了信息检索的效率和质量[5],非常适合个性化信息服务。

2)个性化旅游产品的定制

根据用户要求设计旅游产品。旅游者可以自行在旅游电子商务系统上选择旅游产品并自由组合,系统能自动根据用户选择结果生成多个有关吃、住、行、娱、购、游的不同方案供用户选择。此项功能为自助旅游者和散客提供了最大的方便并能吸引其消费。

3)个性化服务信息的推荐

采用web挖掘技术,将访问者区分为不同的个体或隶属于不同的类,收集客户兴趣,并进行分析,建立客户模型,根据已有模型生成适合用户个性的WEB页面,页面内容主要来源于模式库,而模式库抽取的是用户访问日志中的有用信息(反映客户的兴趣),对用户来说,是完全透明的。另外,为了增加系统的交互性和灵活性,系统也允许用户主动提供自己的兴趣爱好,并且在筛选模式时优先考虑[1]。如当某顾客登录到该站点时,站点应该根据模式库中的已有知识,判断该顾客的习惯和兴趣,再进一步结合站点的链接结构,显示相应的内容。在网站首页上设置访客或注册用户选择框,分3种情况为用户生成个性化推荐页面:如果是注册客户且首次访问,则先按普通页面显示,这时用户也可以通过提供兴趣爱好,系统自动为其生成个性化页面,同时将这些信息添加到模式库中,可信度置为100%,以便用户下次登录时,系统进行参考,为其推荐感兴趣的信息;如果以GUEST方式访问,则调用模式库中访问率最高的知识生成页面;如果是注册用户非首次访问,则直接调用模式库中的用户模式,直接进入其个性化页面。

4)个性化信息的定制

为了给顾客提供获取信息的多渠道,吸引顾客,提高顾客对网站的忠诚度和购买旅游产品的欲望。系统除了提供检索功能之外,还采用在线咨询、电子邮件、手机短信、客服电话、服务软件(天气软件、新闻软件等)等方式为用户提供服务。另外,系统还可以根据客户反馈的信息和要求,为客户提供一些特别的信息服务,例如向客户提供多媒体信息,如旅游产品的影像资料、文字说明、图片等多媒体信息[4]。

2.2 实现个性化信息服务的关键技术—Web挖掘技术

Web挖掘(Web Mining)指利用数据挖掘(Data Mining)技术从Web文档和用户访问数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘可以处理大规模的数据,自动跟踪用户访问行为,不需要用户提供主观评价信息,适合电子商务个性化服务的要求。

根据对Web数据的感兴趣程度不同,Web挖掘一般可以分为3类:

●Web内容挖掘(Web Content mining);

●Web结构挖掘(Web structure mining);

●Web使用记录挖掘(Web usage Mining)。

从旅游电子商务网站客户的特性和访问行为来看,采用Web使用记录挖掘将更适合于实现网站的个性化服务功能,它通过挖掘相关的Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的忠诚度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,建立客户模型库,在客户访问站点时,根据已建立的模型为客户提供实时的、个性化服务,并能够根据客户的兴趣生成相适应的网站内容.使每个用户到来时都有主人翁的感觉,增强了站点的服务竞争力。

Web使用记录挖掘的数据来源除了服务器的日志记录外还包括浏览器端日志、用户注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等一切用户与站点之间可能的交互记录,其中描述用户访问的数据包括:IP地址、参考页面、访问日期和时间、用户Web站点及配置信息。

Web使用记录的数据量非常大,数据类型非常丰富,可以通过2种方法来发现信息:

1)通过对日志文件进行分析,其中包含2种方式:

●先进行预处理,即将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据;

●直接访问日志数据以获取用户的导航信息。

2)通过对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。通常来讲,经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web使用记录挖掘上来,包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法、协同过滤算法、聚类分析等。

2.3 旅游电子商务系统主要的数据表设计

旅游电子商务系统提供的信息主要包括旅游地信息、旅游地风土人情、旅游地消费水平、旅游地天气、旅游产品价格、旅游线路、旅游交通工具、旅游机构信息等。游客通过旅游电子商务网站检索各种旅游信息,利用网站提供的个性化信息服务进行旅游决策,从而进行旅游预定和支付,最后还可享受网站提供的旅游售后服务等。

这些信息主要通过以下数据表来存放:

1)客户信息表userinfo:主要存放客户的基本信息,如客户ID、姓名、出生年月、联系电话、地址、email、用户等级等。

2)旅游产品信息表productsinfo:主要存放旅游线路、酒店和交通的详细信息,分别存放在三个表,即表travelinfo、hotelinfo、trafficinfo。旅游线路信息表travelinfo包括线路编号、线路名称、出发地、目的地、游览天数、价格、组团人数、行程安排、开班日期等。酒店信息表hotelinfo包括酒店编号、名称、所在城市、地址、星级、房型、价格、优惠额,酒店简介等。交通信息表travelinfo包括交通工具名称、工具编号、出发地、途径地、目的地、行程、开班日期、出发时问、到达时问等。

3)订单信息表orders:主要存放客户的订单信息,包括订单编号、客户编号、付款方式、付款状态、到期日、订单处理状态、收到订单日期、旅游产品编号、单价、数量、金额等字段。通过客户编号可以与客户信息表联系起来.通过旅游产品编号可以与旅游产品信息表联系起来[3]。

4)模式表mode:主要包括模式号,客户编号,旅游产品编号、创建时间等字段。当客户访问网站时系统会自动将其编号与模式表中的客户编号进行匹配,然后利用该模式下存放的旅游产品编号访问旅游产品信息表,将适合客户的旅游信息进行推荐,为客户提供个性化服务。

3 结束语

本文提出了一个旅游电子商务系统的体系结构,并且进行个性化服务功能和主要数据表的设计。技术上,主要采用web使用记录挖掘技术来实现客户兴趣的收集和分析,根据建立的模式为客户推荐感兴趣的信息,从而实现个性化服务。

由于客户兴趣的动态性,使得网页内容需要实时更新,于是产生的模式需要及时更新,这将是旅游电子商务领域研究的问题之一。

参考文献

[1]尚博.WEB挖掘在个性化服务系统中的应用研究[J].中国科技博览,2008(20):35-45.

[2]何典.电子商务的Web个性化服务和Web挖掘研究[J].福建电脑,2008(5):9-10,20.

[3]卢文芳.旅游电子商务系统的设计和实现[J].福建电脑,2008(1):138-139.

[4]薛云.浅谈电子商务环境下的个性化服务[J].商场现代化,2009(7):163-164.