論文の概要: Reinforcement Learning-Based Framework for the Intelligent Adaptation of User Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09255v1
• Date: Wed, 15 May 2024 11:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:46:20.076569
• Title: Reinforcement Learning-Based Framework for the Intelligent Adaptation of User Interfaces
• Title（参考訳）: ユーザインタフェースのインテリジェント適応のための強化学習型フレームワーク
• Authors: Daniel Gaspar-Figueiredo, Marta Fernández-Diego, Ruben Nuredini, Silvia Abrahão, Emilio Insfrán,
• Abstract要約: ユーザのニーズや好みを満たすために、ソフトウェアシステムのユーザインターフェース(UI)を適用するのは、複雑な作業です。 機械学習(ML)技術の最近の進歩は、適応プロセスを支援する効果的な手段を提供するかもしれない。 本稿では,Reinforcement Learning (RL) をMLコンポーネントとして,インテリジェントユーザインタフェース適応のための参照フレームワークをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting the user interface (UI) of software systems to meet the needs and preferences of users is a complex task. The main challenge is to provide the appropriate adaptations at the appropriate time to offer value to end-users. Recent advances in Machine Learning (ML) techniques may provide effective means to support the adaptation process. In this paper, we instantiate a reference framework for Intelligent User Interface Adaptation by using Reinforcement Learning (RL) as the ML component to adapt user interfaces and ultimately improving the overall User Experience (UX). By using RL, the system is able to learn from past adaptations to improve the decision-making capabilities. Moreover, assessing the success of such adaptations remains a challenge. To overcome this issue, we propose to use predictive Human-Computer Interaction (HCI) models to evaluate the outcome of each action (ie adaptations) performed by the RL agent. In addition, we present an implementation of the instantiated framework, which is an extension of OpenAI Gym, that serves as a toolkit for developing and comparing RL algorithms. This Gym environment is highly configurable and extensible to other UI adaptation contexts. The evaluation results show that our RL-based framework can successfully train RL agents able to learn how to adapt UIs in a specific context to maximize the user engagement by using an HCI model as rewards predictor.
• Abstract（参考訳）: ユーザのニーズや好みを満たすために、ソフトウェアシステムのユーザインターフェース(UI)を適用するのは、複雑な作業です。 主な課題は、エンドユーザーに価値を提供する適切なタイミングで適切な適応を提供することです。 機械学習(ML)技術の最近の進歩は、適応プロセスを支援する効果的な手段を提供するかもしれない。 本稿では,Reinforcement Learning (RL) をMLコンポーネントとして用い,ユーザインタフェースを適応させ,最終的にはユーザエクスペリエンス(UX)全般を改善することにより,インテリジェントユーザインタフェース適応のための参照フレームワークをインスタンス化する。 RLを使用することで、システムは過去の適応から学び、意思決定能力を改善することができる。 さらに、このような適応の成功を評価することは依然として課題である。 そこで本研究では,RLエージェントが行う各アクション(e適応)の結果を評価するために,予測型ヒューマン・コンピュータインタラクション(HCI)モデルを提案する。 さらに,RLアルゴリズムの開発と比較のためのツールキットとして機能する,OpenAI Gymの拡張であるインスタントフレームワークの実装を提案する。 このGym環境は高度に設定可能で、他のUI適応コンテキストにも拡張可能である。 評価結果から,我々のRLベースのフレームワークは,ユーザエンゲージメントを最大化するために,HCIモデルを報酬予測器として使用することにより,特定のコンテキストにおけるUIの適応方法を学ぶことができる。

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