論文の概要: Intelligent Front-End Personalization: AI-Driven UI Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03154v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 06:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.278877
• Title: Intelligent Front-End Personalization: AI-Driven UI Adaptation
• Title（参考訳）: インテリジェントフロントエンドパーソナライゼーション - AI駆動UI適応
• Authors: Mona Rajhans,
• Abstract要約: フロントエンドのパーソナライゼーションは、伝統的に静的デザインやルールベースの適応に依存しており、ユーザの行動パターンを完全にキャプチャできない。 本稿では、UIレイアウト、コンテンツ、機能が予測されたユーザの振る舞いに基づいてリアルタイムで適応する、動的フロントエンドパーソナライズのためのAI駆動アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Front-end personalization has traditionally relied on static designs or rule-based adaptations, which fail to fully capture user behavior patterns. This paper presents an AI driven approach for dynamic front-end personalization, where UI layouts, content, and features adapt in real-time based on predicted user behavior. We propose three strategies: dynamic layout adaptation using user path prediction, content prioritization through reinforcement learning, and a comparative analysis of AI-driven vs. rule-based personalization. Technical implementation details, algorithms, system architecture, and evaluation methods are provided to illustrate feasibility and performance gains.
• Abstract（参考訳）: フロントエンドのパーソナライゼーションは、伝統的に静的デザインやルールベースの適応に依存しており、ユーザの行動パターンを完全にキャプチャできない。 本稿では、UIレイアウト、コンテンツ、機能が予測されたユーザの振る舞いに基づいてリアルタイムで適応する、動的フロントエンドパーソナライズのためのAI駆動アプローチを提案する。 ユーザパス予測を用いた動的レイアウト適応、強化学習によるコンテンツ優先化、AI駆動型対ルールベースパーソナライゼーションの比較分析の3つの戦略を提案する。 技術的実装の詳細、アルゴリズム、システムアーキテクチャ、評価方法が提供され、実現可能性と性能の向上が説明できる。

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