論文の概要: Enhanced Web User Interface Design Via Cross-Device Responsiveness Assessment Using An Improved HCI-INTEGRATED DL Schemes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15775v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 15:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.693076
• Title: Enhanced Web User Interface Design Via Cross-Device Responsiveness Assessment Using An Improved HCI-INTEGRATED DL Schemes
• Title（参考訳）: 改良型HCI統合DLスキームを用いたデバイス間応答性評価によるWebユーザインタフェース設計の強化
• Authors: Shrinivass Arunachalam Balasubramanian,
• Abstract要約: 本稿ではクロスレスポンシブネス(CR)アセスメントによる動的Web UI最適化を提案する。 FECSM(Finite Exponential Continuous State Machine)とQuokka Different Swarm Optimization Algorithm(QNDSOA)を用いてCR評価を行う。 新しいQNDSOAは、平均適合度98.563.2%のUI設計を最適化するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User Interface (UI) optimization is essential in the digital era to enhance user satisfaction in web environments. Nevertheless, the existing UI optimization models had overlooked the Cross-Responsiveness (CR) assessment, affecting the user interaction efficiency. Consequently, this article proposes a dynamic web UI optimization through CR assessment using Finite Exponential Continuous State Machine (FECSM) and Quokka Nonlinear Difference Swarm Optimization Algorithm (QNDSOA). Initially, the design and user interaction related information is collected as well as pre-processed for min-max normalization. Next, the Human-Computer Interaction (HCI)-based features are extracted, followed by user behaviour pattern grouping. Meanwhile, the CR assessment is done using FECSM. Then, the proposed Bidirectional Gated Luong and Mish Recurrent Unit (BiGLMRU) is used to classify the User eXperience (UX) change type, which is labelled based on the User Interface Change Prediction Index (UICPI). Lastly, a novel QNDSOA is utilized to optimize the UI design with an average fitness of 98.5632%. Feedback monitoring is done after optimal deployment.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタフェース(UI)の最適化は、Web環境におけるユーザの満足度を高めるために、デジタル時代において不可欠である。 それでも、既存のUI最適化モデルは、ユーザインタラクション効率に影響を与えるクロスレスポンス(CR)アセスメントを見逃していた。 そこで本稿では,FECSM(Finite Exponential Continuous State Machine)とQNDSOA(Quokka differential Swarm Optimization Algorithm)を用いたCRアセスメントによる動的Web UI最適化を提案する。 当初、設計とユーザインタラクションに関連する情報は収集され、min-max正規化のために前処理される。 次に、Human-Computer Interaction (HCI)ベースの特徴を抽出し、続いてユーザ動作パターンのグルーピングを行う。 一方、CRアセスメントはFECSMを用いて行われる。 次に、ユーザインタフェース変更予測指標(UICPI)に基づいてラベル付けされた、ユーザeXperience(UX)変更タイプを分類するために、提案した双方向Gated LuongとMish Recurrent Unit(BiGLMRU)を使用する。 最後に、新しいQNDSOAを使用して、平均適合度98.5632%のUI設計を最適化する。 フィードバックの監視は最適なデプロイメント後に行われる。

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