基于IPSO_LSSVM的虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究

楊未艷,李秀一,劉 彤,陳毅文

中國科學院心理研究所,北京 100101

基于IPSO_LSSVM的虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究

楊未艷,李秀一,劉 彤,陳毅文

中國科學院心理研究所,北京 100101

現有用戶心理評價方法缺乏用戶心理體驗和認知，而虛擬交互評價方式在考慮用戶心理特點和認知的基礎上，建立用戶心理體驗評價的思路框架，運用層次分析法構造出有用性和易用性權重判斷矩陣，提出一種基于IPSO_LSSVM的虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究方法。結果表明，IPSO_LSSVM可以克服傳統方法進行用戶心理體驗評價的不足，同時可以提高評價的精度和收斂速度，為用戶心理體驗評價的進一步優化提高了參考依據。

虛擬交互技術;心理評價

隨著計算機和虛擬交互技術的快速發展，促發了用戶體驗經濟的產生和發展，用戶心理體驗是指用戶在接受虛擬交互技術服務的時候所產生的主觀上的和整體上的心理感受[1]。用戶在接受虛擬交互技術服務的時候，用戶心理體驗的質量受到客觀環境、計算機應用系統和用戶自身等因素的影響，因此研究虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究具有重要的理論價值和實際意義。目前，對于用戶心理體驗的研究，由于缺乏用戶心理和用戶認知等因素和特征，導致用戶心理體驗研究和評價研究深入不夠。針對LSSVM模型結果易受其參數選擇的影響，將IPSO算法引入LSSVM模型，提出一種基于IPSO_LSSVM的虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究方法。研究結果表明，IPSO_LSSVM可以有效提高用戶心理體驗評價的精度，同時較其他方法具有更快的收斂速度。

1 改進的粒子群算法

1.1 粒子群算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）是模擬鳥群覓食行為所提出的群智能算法，通過群體間的協作和競爭以及粒子位置和速度的更新，實現最優化搜索[2]：

其中，vid(t)和xid(t)分別表示在t時刻時第i粒子的速度和位置；rand1和rand2表示隨機數，處于[0 1]之間；c1、c2表示學習因子，為非負常數。

1.2 改進的粒子群算法

針對PSO算法收斂速度緩慢和局部最優的缺點，將隨機搜索因子引入PSO算法，提出一種改進的隨機搜索的粒子群算法，其改進如下：

其中，公式（4）用來保證粒子搜索的方向，確保算法可以在有效區域內進行搜索。公式（5）用來提高算法初期粒子的全局搜索能力和后期的算法局部搜索能力。a為改進粒子算法的控制參數，其大小決定粒子的分布。

2 最小二乘支持向量機

其中，ω表示權重向量；C表示誤差懲罰函數；ξi表示松弛變量；φ(x)表示核空間映射函數；b表示偏差。構造如下lagrange函數L，其表達式如下[3]：

其中，ai表示lagrange乘子。對公式（7）求偏導[4]：

消去ω和ξi，可得如下公式：

其中，Q=(1,…,1)T，A=（a1,a2,…,am)T，Y=(y1,y2,…,ym)T，通過求解公式（9），可得到LSSVM模型的估計公式，其如下所示[5]：

3 基于IPSO_LSSVM的用戶心理體驗研究

3.1 思路框架

為實現虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價，將用戶心理體驗定義為A，其表示用戶心理體驗的良好程度[6]，其評價的思路框架如圖1所示。

3.2 適應度函數

在保證用戶心理體驗評分誤差最低的情況下，通過IPSO優化LSSVM模型的懲罰函數C和核函數σ，實現LSSVM模型參數的最優化選擇，其適應度函數如下所示。

圖1 用戶心理體驗評價思路框架Fig.1 The framework of ideas for users’psychological experience evaluation

化LSSVM模型的算法流程如下：

Step 1：歸一化用戶心理體驗得分樣本數據，建立測試樣本數據和訓練樣本數據；

Step 2：設定IPSO算法參數：種群大小為popsize，迭代次數為maxgen，學習因子為c1、c2；

Step 3：計算粒子的適應度值；

Step 4：更新粒子群體的位置和速度；

Step 5：計算粒子個體的適應度函數值，并進行判斷，執行Step 5;

Step 6：若gen＞maxgen，保存最優解；反之gen=gen+1，轉到Step 4;

Step 7：運用IPSO優化LSSVM獲取的最優參數懲罰函數C和核函數σ，將最優參數代入LSSVM模型，實現用戶心理體驗評價，其評價流程如圖2所示。

圖2 IPSO_LSSVM的用戶心理體驗評價流程Fig.2 The process of users’psychological experience evaluation with IPSO_LSSVM

4 實證研究

4.1 用戶心理體驗特征指標

影響用戶心理體驗的因素和特征有很多[7,8]，其中主要包括有用性、易用性。易用性主要針對操作的簡便性，指標包括資源覆蓋率、推薦命中率和用戶忠誠度。有用性主要針對滿足客戶的價值性，指標包括響應速度、導航清晰度和任務完成效率[9,10]。其權重判斷矩陣如表1和表2所示：

4.2 用戶體驗效果評價

為了評價用戶心理體驗效果，選擇均方誤差作為用戶心理體驗結果評價指標，其公式如下：

其中，xi，＾xi分別表示用戶心理體驗的實際評分和用戶心理體驗的預測評分。

4.3 實證分析

將100組用戶心理體驗數據http://newsfeed.ntcu.net/～news/2016/，分為訓練樣本數據和測試樣本數據，前90組數據作為訓練樣本數據，用于LSSVM模型的建立；后10組數據作為測試樣本數據，用于IPSO_LSSVM模型的準確性驗證。

IPS0算法參數設定如下：最大迭代次數為100，種群大小為20，學習因子c1=c2=0.5，其預測結果如圖3和圖4所示：

圖3 IPSO收斂圖Fig.3 IPSO convergence

圖4 PSO收斂圖Fig.4 PSO convergence

為對比不同算法的用戶心理體驗評價的效果，將IPSO_LSSVM和PSO_LSSVM、GA_LSSVM、ES_LSSVM算法進行對比，對比結果如表3所示：

表3 用戶心理體驗評價結果對比Table 3 Comparison of evaluation results for users’psychological experience

由表1可知，在平均絕對誤差和平均相對誤差上，IPSO_LSSVM優于PSO_LSSVM、GA_LSSVM、ES_LSSVM和LSSVM，通過不同算法的預測結果對比可知，IPSO_LSSVM可以有效提高預測精度，同時實現LSSVM參數的自適應選擇。

5 結論

針對用戶心理和用戶認知等因素和特征的缺乏，導致用戶心理體驗研究和評價研究深入不夠，將IPSO算法引入LSSVM模型，提出一種基于IPSO_LSSVM的虛擬交互方式對用戶心理體驗的評價研究。研究結果表明，IPSO_LSSVM可以有效提高用戶心理體驗評價的精度，同時較其他方法具有更快的收斂速度。

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[9]吳茜媛,張云強,鄭慶華.一種e-Learning用戶心理體驗質量的定量分析方法[C]//中國計算機學會服務計算學術會議,2012

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The Evaluation of User's Psychological Experience for the Virtual Interactive Mode Based on IPSO_LSSVM

YANG Wei-yan,LI Xiu-yi,LIU Tong,CHEN Yi-wen
Institute of Psychology/Chinese Academy of Science,Beijing 100101,China

Aiming at the existing method of user psychological evaluation does not consider user psychological experience and cognitive shortcomings,choose the virtual interactive mode of user psychological experience as the research object, considering the characteristics of user psychology and cognition,establish a framework for user psychological experience evaluation,using AHP to construct the usefulness and ease of use the weight of the judgment matrix,presents a user psychological experience of IPSO_LSSVM virtual interactive mode based on the evaluation method.The results show that IPSO_LSSVM can overcome the traditional method of user psychological experience of the lack of evaluation,and can improve the evaluation precision and convergence speed,to further optimize the user psychological experience of evaluation.

Virtual interactive technology;psychological evaluation

N945.16

:A

:1000-2324(2017)02-0251-04

10.3969/j.issn.1000-2324.2017.02.018

2016-08-18

:2016-09-27

楊未艷(1983-),女,碩士在讀,主要研究方向為兒童發展與教育心理學.E-mail:yangweiyanxl@sina.com