[发明专利]基于多项眼动数据的地图符号用户兴趣分析方法

说明书

本发明属于地图用户空间认知能力分析技术领域，特别涉及一种基于多项眼动数据的地图符号用户兴趣分析方法，该方法包括以下步骤：第一步设计眼动实验获取眼动数据，利用眼动仪记录被试的眼动数据。第二步眼动数据预处理，筛选兴趣区内的眼动数据类型，仅保留三类含义单一的眼动数据作为数据基础。第三步建立用户兴趣度公式，分别计算时间、次数和尺寸用户兴趣度，利用熵权法分别计算三类数据的权值，实现用户兴趣度计算公式的构建。第四步用户兴趣度评价，利用用户访谈法统计全体被试对地图符号的评价打分数值，以此为真值进行衡量，通过平均正确率公式计算用户兴趣度计算结果的准确度，最终确定用户兴趣度计算公式的可靠性与精确性。

技术领域

本发明属于地图用户空间认知能力分析技术领域，特别是涉及一种基于多项眼动数据的地图符号用户兴趣分析方法。

背景技术

分析地图符号用户兴趣度是改善地图设计效果，提升地图个性化服务质量的关键环节。为准确获取地图用户的兴趣程度，众多学者展开研究。目前，分析地图用户兴趣的方法主要分为显性获取法和隐性获取法，包含问卷调查法、鼠标轨迹法、Web日志数据、位置信息与操作行为数据上述方法通过记录用户的评价结果或操作行为获取用户兴趣。但在实际应用中，用户利用视觉行为直接获取地图符号的可视化内容，仅根据用户的操作行为无法客观反映用户产生兴趣时的思维过程，降低了用户兴趣分析结果的可信度。

眼动实验分析法作为隐形获取法的一种，能够记录用户的视觉行为，比操作行为更直观地反映地图用户兴趣，受到学者的广泛关注，但在地图用户兴趣分析领域应用较少。当前利用眼动数据分析用户兴趣的方法较为简单，主要通过显著性分析和单因素方差分析法筛选多项眼动数据，利用主成分回归、岭回归或最小二乘估计法设计多元线性回归方程，建立用户兴趣分析公式。这些方法能够简单的将眼动数据进行融合，采用用户评分结果作为自变量对用户兴趣度计算公式进行回归分析，建立用户兴趣度计算公式。然而眼动数据存在数据类型较多和多重含义的问题，现有分析方法未能从理论基础上对多重含义的眼动参数进行筛选，必然会选取不具备用户兴趣度分析要求的眼动参数；同时，用户评分结果主观性强，势必影响用户兴趣度计算公式的客观真实性，可能引入并放大实验误差，影响用户兴趣度计算结果的精确度。

发明内容

为了克服现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是解决地图设计或个性化推荐服务过程中，符号用户兴趣分析结果准确度较低的问题。利用眼动仪采集被试在地图符号素材浏览过程中的眼动数据，分别计算时间、次数和尺寸眼动数据用户兴趣度，通过熵权法将三类数据进行整合，设计出一种基于多项眼动数据的地图符号用户兴趣分析方法，本方法具有准确高效分析地图符号用户兴趣的突出优势，且计算公式稳定可靠。

为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

本发明提供一种基于多项眼动数据的地图符号用户兴趣分析方法，包含以下步骤：

步骤1，眼动数据的获取

设计眼动实验获取眼动数据，统一被试空间认知能力、实验底图样式、实验流程、设备与环境，仅保留符号样式作为实验变量，利用眼动仪记录被试的眼动数据；

步骤2，眼动数据的预处理

筛选兴趣区内的眼动数据，并对具有多重含义的数据进行省略，保留时间数据、次数数据和尺寸数据这三类含义单一的眼动数据作为数据基础；

步骤3，分别计算基于时间数据、次数数据和尺寸数据的用户兴趣度；

步骤4，计算基于熵权法的多项眼动数据的用户兴趣度

将基于时间数据、次数数据和尺寸数据的用户兴趣度作为多项眼动指标数据，由信息熵计算公式分析指标数据间的差异程度，确定三类眼动数据间的权重，据此得出地图符号用户兴趣度计算公式。

进一步地，在步骤4之后，还包括：步骤5，基于用户访谈法的地图符号用户兴趣度评价；