УДК 004.89.
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.09.15.017
Авторы
Иман Эмилхановна Мурдалова,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени Академика Миллионщикова, г. Грозный, Российская Федерация
Аннотация
В статье рассматривается подход к автоматизации генерации пользовательских интерфейсов на основе данных о пользователях и алгоритмов машинного обучения. Актуальность темы обусловлена необходимостью создания персонализированных интерфейсов, учитывающих индивидуальные предпочтения и поведение пользователей, что особенно важно в условиях растущего объема цифровых продуктов. Предложенная система использует методы анализа пользовательских данных, включая поведенческие и контекстные данные, для создания адаптивных интерфейсов с применением генеративных нейронных сетей. Проведенные эксперименты показали, что сгенерированные интерфейсы обеспечивают высокую точность адаптации (91%), снижение времени выполнения задач пользователями на 20% и увеличение удовлетворенности до 8.7 баллов из 10. Результаты подтверждают, что автоматизация генерации интерфейсов позволяет сократить затраты времени и ресурсов, сохраняя высокое качество и персонализацию.
Ключевые слова
автоматизация интерфейсов, пользовательские данные, машинное обучение, персонализация, адаптивные интерфейсы, генеративные нейронные сети.
