CC BY
30
УДК 681.3
Г.Е. КУЗЬМЕНКО, В.А. ЛИТВИНОВ, С.Я. МАЙСТРЕНКО, И.Н. ОКСАНИЧ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗОВАННЫЙ ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ В ЗАДАЧЕ ПОИСКА ПО КЛЮЧЕВОМУ СЛОВУ ("ОБРАЗЦУ") С УПРЕЖДАЮЩЕЙ ПОДСКАЗКОЙ
Анотація. Розглядається типовий інтерфейс користувача у задачі пошуку за зразком (ключовим словом) з упереджувальною підказкою. Пропонуються математичні моделі оцінки трудомісткості варіантів інтерфейсу з покроковою та прицільною підказкою. Наводяться результати імітаційного моделювання процесів формування підказки.
Ключові слова: інтерфейс користувача, пошук за ключовим словом, GOMS, упереджувальна підказка.
Аннотация. Рассматривается типовой интерфейс пользователя в задаче поиска по образцу (ключевому слову) с упреждающей подсказкой. Предлагаются математические модели оценки трудоемкости вариантов интерфейса с пошаговой и прицельной подсказкой. Приводятся результаты имитационного моделирования процессов формирования подсказки.
Ключевые слова: интерфейс пользователя, поиск по ключевому слову, GOMS, упреждающая подсказка.
Abstract. A typical user interface for the task of sample (keyword) search with the ahead prompt is discussed. Mathematical models for estimation of interface complexity with the step-by-step and aim prompt are proposed. The results of simulations of the prompt _ formation are given.
Key words: user interface, search keyword, GOMS, forward prompt.
1. Введение
Типовая задача поиска по образцу, реализующая доступ к ресурсам информационнопоисковой (справочной) системы заключается в задании некоего образца (ключевого слова) и его нахождении в базовом словаре (БС) слов-эталонов. Целевые действия, выполняемые в случае нахождения (ненахождения) образца в БС, зависят от назначения системы поиска. Обычным действием общего характера является доступ к неким информационным ресурсам, связанным с соответствующим словом-эталоном.
Область приложения таких задач весьма широка - от простых систем учета товаров на складе до поисковых систем мультимедийных Web-ресурсов СППР.
В статье предлагаются подходы к оценке и снижению трудоемкости интерфейса, определяющей интеллектуальную нагрузку на пользователя (т.е. нагрузку, требующую определенных затрат умственного труда).
2. Типовой интерфейс пользователя (ИП) с упреждающей подсказкой образца
Упреждающая подсказка, являющаяся признаком "интеллектуализованности" ИП в принятом нами смысле, заключается в том, что по мере ввода начальных символов образца, вплоть до ввода "детерминанта" [1], однозначно определяющего образец, прогнозируются возможные варианты искомого эталона и предоставляются пользователю.
В основу такой подсказки положены две особенности БС:
- лексикографическая упорядоченность слов-эталонов;
- информационная избыточность.
Примем следующие обозначения:
Aj = (a1...ai ...an) - j - е слово БС; i = 1,n; j = 1,N ;
© Кузьменко Г.Е., Литвинов В.А., Майстренко С.Я., Оксанич И.Н., 2011 ISSN 102S-9763. Математичні машини і системи, 2011, № 1
q - мощность множества символов (алфавита) составляющих слова - эталоны и образцы.
Лексикографическую упорядоченность слов БС определим следующим образом. Каждому значению символа а{ поставим в соответствие число
0; а„_л = q — 1; ак+1 = ак +1. Иными словами, сим-
такое, что а
0
9_1
волу а1 припишем значение порядкового номера этого символа в алфавите q. БС лексикографически упорядочен, если выполняется
£ а гч ) >£ а -
(і)
І=І
І=І
]+і
Практически это означает, что слова-эталоны, интерпретируемые как числа в позиционной системе счисления с основанием q, упорядочены по убыванию значений.
ак
Из [1] следует также, что —— = q, т.е. принято, что символы (а...а{ ...ап) перену-
мерованы в порядке убывания старшинства.
Строка образца
а
а„
т
УУУ/УУШШ
ш/шш
ШІЇШЇШ
ШУ4ШШ
'ШІЇШШ
шушш
Т екущий справочник подсказки (т. слов)
а а,,
а„
Информационная избыточность слов БС означает, что из qn всевозможных значений комбинаций п символов для представления реально существующих слов БС используется только N комбинаций, составляющих незначительную часть qn ^п >> N). Это свойство позволяет идентифицировать искомое слово-эталон по части символов слова-образца (в частности, по
"старшей" начальной части) и реализовать упреждающую подсказку
Рис. 1. Общая схема интерфейса с упреждающей подсказкой п°льз°вателю.
Общая схема рассматриваемых интерфейсов приведена на рис. 1.
Общий алгоритм интерфейсов по схеме рис. 1 заключается в следующем. Пользователь последовательно вводит символы а1,а2,...,а{ образца (начиная с первого, старшего). На каждом шаге из БС в текущий справочник (возможно, виртуальный) помещаются слова с одинаковыми значениями символов а1, а1а2, ...,а1а2...аг..
, 1 1 1
ГП
шш.
ш/ш
1 1
Базовый
словарь
тп
1 1
шт&ш
ШІШІШ
1 1 1
Назовем множество слов с одинаковыми значениями символов ala2...ai ai - множеством мощностью mt. На схеме рис. 1 показана ситуация, когда в текущем справочнике находится а2 - множество. Из свойства лексикографической упорядоченности слов - эталонов ясно, что m1 )m2)...) mt, т.е. область поиска образца сужается по мере ввода символов а1, а2,....
В идеальном случае, при строго регулярной равномерной структуре словаря mt / mi+1 » q. Практически распределение реально существующих значений слов-эталонов
среди qn всевозможных значений комбинаций символов a1...an носит случайный характер, и, соответственно, значения mi также носят случайный характер.
Относительно слов а.{ -множеств справедливы следующие очевидные положения.
Положение 1. a i+1 -множество является подмножеством а.{ - множества.
Положение 2. Слово - эталон, принадлежащее ai -множеству, принадлежит и ai+1 -множеству.
В рамках общей схемы рис. 1 возможны различные стратегии формирования и использования текущего справочника. Задача выбора стратегий и проектирования эффективных ИП связана с оценкой ожидаемой трудоемкости, определяющей интеллектуальную нагрузку на пользователя.
3. Подход к оценке трудоемкости ИП
Одним из лучших подходов к количественному анализу интерфейса «пользователь-компьютер» считается применение семейства классических моделей GOMS [2, 3]. Применительно к рассматриваемому классу задач, связанных с клавиатурным вводом символов и анализом текстового сообщения, отображаемого пользователю на экране, в [4, 5] предлагается уточнение модели GOMS KLM (Keystroke-Level Model) [2], основанное на декомпозиции ментальных операторов, определяющих основную часть интеллектуальной нагрузки на пользователя. Подход, описанный в [4, 5], иллюстрирует рис. 2, на котором приняты следующие обозначения для микрооператоров, описывающих «атомарные» действия пользователя в рассматриваемом классе задач.
m - трудоемкость чтения текста с первичного носителя и его осмысление (запоминание) - с/симв;
m - трудоемкость поиска символов на клавиатуре и перемещение руки в позицию “над символом” - с/симв;
m - трудоемкость визуального анализа введенных символов на экране и принятие решения о дальнейших действиях (в частности, о наличии или отсутствии ошибки) - с/симв;
m4 - трудоемкость исправления ошибочного
m5 - трудоемкость визуального анализа и сравнения вводимого слова - образца с предлагаемым на экране словом - с/симв;
к - “чистая” трудоемкость нажатия клавиши рукой, расположенной над символом
- с/симв.
Рис. 2. Схема декомпозиции ментальных операторов
символа ой-line - с/симв;
По своей сути, операторы Ц\ М3, М5 - это чисто ментальные операторы, к - оператор движения, м2 и М4 - композиция ментальных действий и движений.
Результаты экспериментального определения значений М\ - М5, к, полученные в [5] для
Таблица 1. Измеренные и рассчитанные значения ц ,к
Язык ml m 2 m 3 m 4 к
КОД G,47 G,38 G,214 1,G6 G,G435 G,15
МНЕМОТЕКСТ G,16 G,25 G,G55 G,8G G,G45 G,15
неквалифицированных пользователей (не имеющих специальной подготовки в смысле машинописи) применительно к вводу и анализу цифровых кодов и мнемотекста (слов на русском языке, родном для пользователей - участников эксперимента), приведены в табл. 1.
Образец в словаре
Ошибка при вводе
Трудоемкость
интерфейса
4. Оценка трудоемкости ИП
Оценим трудоемкость Н различных вариантов ИП на основе подхода и результатов, представленных в п. 2.
Вне зависимости от варианта ИП при вводе образца и поиске соответствующего эталона возможны Есть Нет следующие ситуативные ре-
зультаты (рис. 3):
- наличие или отсутствие ошибки пользователя при вводе образца;
- положительный (вероятность 5) или отри-
1 2 цательный (вероятность
1 -5) результат поиска (т.е. наличие или отсутствие
Нет
Hll
Есть
Нет
д и
v
H
H12
J 12
H 21 v21_
v
H
Есть
д
H 22 22
Рис . 3 . С о ставляющие труд о емкости инте рф ейс а искомого слова в БС).
Поскольку вероятность искажения символа при вводе данных сравнительно невелика (порядка 6-8-\0-3 [6]), ограничимся учетом относительно значимых составляющих Н\~Н\\ и Н2~Н2\, т.е. положим
И »д-Н\ +(\-д)Н2.
4.1. ИП с пошаговой подсказкой ("step-by-step")
В этом варианте интерфейса на каждом шаге ввода образца (т.е. ввода символов a1v.., at)
из общего текущего справочника объемом mt слов пользователю предоставляется одна
страница из m слов, выбранная по некоторому критерию. Подобный интерфейс используется, например, в поисковых системах GOOGLE, YANDEX, RAMBLER и др.
Примем следующие обозначения:
v1(l), v2(l) - среднее количество символов образца, вводимых до завершения процесса поиска в случае положительного и отрицательного результатов поиска соответственно;
mi(l), m2(l) - среднее количество слов, участвующих в процессе визуального анализа предъявляемых страниц текущего справочника в случае положительного и отрицательного результатов поиска.
Определим ориентировочные значения Н ,(1) и Н21 на основе значений т2,М3,М5,к, приведенных в табл. 1.
н,(1) »(т2+к+т3К(1)+т,(1) -п-т5+(р+вв), (2)
Н 21) » (т2 + к +т3 )^2(1) + т21) П' т5 +(т2 + к) . (3)
Первое слагаемое в (2) и (3) определяет затраты времени на ввод и визуальную верификацию символов образца, второе - на визуальный анализ предъявляемых страниц текущего справочника, третье - на подтверждение того или иного результата поиска (Р, ВВ
- стандартные операторы ООМБ подвода курсора и клика мышью).
Определим условную вероятность Р(1) того, что на шаге г в предъявляемой случайной странице текущего справочника после ввода символа аг будет найден образец, имеющийся в БС, при условии, что он не был найден на предыдущих шагах.
Предполагая случайным распределение N реально существующих слов БС среди qn всевозможных значений, рассмотрим следующую модель.
В некую урну "с узким отверстием" вбрасывается М шаров. Вероятность того, что
очередной шар попадает в отверстие урны, равна г = N/ п . Поскольку эта вероятность не
/ q
зависит от результатов предыдущих бросаний, общие вероятностные результаты вбрасываний могут быть описаны схемой и соотношениями процесса независимых испытаний
Бернулли, в соответствии с которыми вероятность р[(о, X) г,М] получить в точности х или менее удачных исходов равна
р[(°, х) г, М ]= ^СМ -г8-(1 - г )М-8 , (4)
£=0
а среднее количество удачных исходов Nм равно
_ М
^ 8-СМ,-г8-(1 - Г г-8 = гМ. (5)
8=0
В соответствии с такой интерпретацией для М = qn~' примем
Р (1) » т 1г п—г "
г - q
Безусловная вероятность р1(1)(г) того, что образец будет найден именно на шаге г ,
равна
г—1 / \
р1,,(' )=р п (1 - р“’).
5=1
Если образец не был найден за (1т -1) шагов, то на шаге 1т, когда область поиска сузится до значений т 1т < т , образец определенно будет обнаружен, т.е. мы можем положить Р,^ = 1. Значение 1т определяется из условия —т > 1.
г - q
Таким образом,
1т -1
*«) = £;-р1'){,)+!_-1-]П (1 - РЙ (6)
г =1
m,
z
i=1
(i -1)- m +
m +1 2
P(i)(i)+
(!m - 1)-m +
m + 3
4
Im -1
1-П (1 - P"}
(7)
где Im - ближайшее целое, большее или равное log(
m
Если образец в БС отсутствует, то на шаге г это становится известным, если при вбрасывании qn~1 шаров в урну попадает 0,1,...,т шаров. Следовательно,
и
P21 = P[(0, m\r,
Р<Ц(0 = Л?>- П(1 -С )
5=1
VF=Е^Чо.
i =1
Отсюда
m^1
■■z
m
(i -1)- m +—
2
p(1) (i) •
(8)
(9)
В выражениях (7), (9) принята равновероятность различных вариантов заполненности последней проверяемой страницы и результатов перебора представленных слов при поиске образца.
В табл. 2, 3 (МНЕМОТЕКСТ; т = 10, q = 32, п = 5 ) и 4 (КОД; т = 10, q = 10, п = 12) в качестве примера приведены результаты расчетов значений р(1\р(1) (г) и Н(1),
у,(1), т,(1), у2(1), т2) для выбранных типовых значений параметров q и N, соответствующих словам русского языка и цифровым кодам. В частности, для русского языка принято: средняя длина слов БС п = 8 символов, количество слов в типовом словаре N = 105 [7]. Отсюда для q = 32,п = 8, N = 1,1 -105 величина г » 10-7. Для иллюстрации трендов взяты два значения N = 1,1 -106 (г = 10-6) и N = 1,1 -104 (г = 10-8). Аналогичные значения г выбраны и для гипотетических цифровых кодов.
Таблица 2. Значения р(((), р1(1) (г): МНЕМОТЕКСТ
i_ -1
i =1
r N P (!) i
1 2 3 4
10-6 1,1106 P(1) 1 1i 0,0003 0,0093 0,2894 1
P<" (i) 0,0003 0,0093 0,2866 0,7038
10-8 1,1-104 P(1) 1 1i 0,0290 0,8519 1 -
p<" (i) 0,0290 0,8272 0,1433 -
Таблица 3. Значения H(1), v1(1), m1(1), v2(1), m21): МНЕМОТЕКСТ
r N d vW m1(1) V(1) m2(1)
1,0 0,75
10-6 1,1106 14,08 14,31 3,69 30,85 4,00 35,50
10-8 1,1104 8,13 8,34 2,11 16,31 2,51 20,58
Таблица 4. Значения H(l), v(l), m/^, v2(l), m21: КОД
r N d vW ml(l) v(l) m2(l)
1,0 0,75
10-6 1-106 28,31 28,85 4,96 44,67 5,42 49,67
10-8 1104 16,50 17,02 2,96 24,90 3,42 29,67
Как видно из данных табл. 3, 4, трудоемкость рассматриваемого интерфейса непропорционально велика. Например, в поисковых системах GOOGLE, YANDEX, RAMBLER и др. поиск и предоставление пользователю информационных ресурсов, связанных с образцом, требует менее секунды, а ввод и идентификация образца - до десяти и более секунд. Правда, на одном из шагов ввода до идентификации образца пользователь может обнаружить в словах-эталонах предъявляемой страницы что-то подходящее по смыслу и, таким образом, ввести в итоге меньше символов. Однако это требует дополнительных размышлений, более длительных, чем просто сравнение эталона с задуманным образцом (п • /и5). Кроме того, подобные размышления практически неприемлемы при вводе кодов.
Поэтому в целом трудоемкость ИП в рассматриваемом варианте представляется уместным оценить как относительно высокую. Тенденции, определяющие зависимости v1(l), H1 от значений r, N, d и алфавита образца, ясны из данных табл. 2-4.
4.2. ИП с прицельной подсказкой (“taking aim”)
Возможность снижения трудоемкости ИП с пошаговой подсказкой основана на следующих предпосылках.
Рассмотрим дискретную функцию P1 (i), представленную в табл. 2.
Из данных табл. 2 видны следующие явные свойства рассмотренного процесса пошаговой подсказки
1. Значения P1(l)(l), а для r = 10-6 P1(l)(l) и P1(2)(l) малы, так что ввод начальных символов образца делает относительно малый вклад в общую вероятность успешного завершения процесса (т.е. обнаружения и идентификации образца).
2. Вероятность успешного завершения процесса максимальна в районе значений i , близких к vl(l).
Отсюда следует простой, чисто пользовательский, прием ускорения - ввод начальных символов образца "вслепую" и задержка начала просмотра страниц подсказки (из Положений 1,2 ясно, что образец "никуда не денется").
Эффективной программной реализацией этого приема (обозначим трудоемкость соответствующего ИП через H ^2)) должно быть предоставление пользователю для просмотра лишь последней страницы, объем которой < m, или, по крайней мере, информирование пользователя о появлении этой страницы (например, звуковым сигналом).
Еще более эффективным представляется решение, заключающееся в автоматическом сужении области поиска до одного искомого слова (обозначим трудоемкость ИП через H(3)).
Оценим значения H ^2) и H ^з) для отмеченных вариантов ИП на основе базового выражения (1).
4.2.1. Оценка H (2)
Для оценки значений H ^2) справедливы выражения (2), (3) при условии подстановки соответствующих значений vl(2), v2(2), да/2), m2(2). Определим эти значения. Для этого вернемся к модели вбрасывания шаров в урну.
Поскольку пользователь обращается к экрану лишь при выполнении условия mi < т, условная вероятность завершения процесса на шаге 1 определяется через вероятность того, что на шаге г при вбрасывании дп-г шаров в урне окажется не более т шаров. При определении значений Р1г(2) и Р2^ учтем следующее.
В случае потенциально положительного результата поиска в БС есть искомый образец, и среди т{ слов одно имеет не случайное, а детерминированное происхождение. Это
означает, что один шар кладется в урну заранее, а 0, 1, ..., т -1 шаров попадают случайным образом, определяя удачные исходы испытаний Бернулли (т.е. в выражении (4) х := т -1).
В случае отрицательного результата поиска детерминированный шар в урне отсутствует, и следует х := т.
Таким образом,
р(2) 1 11
р[(о, т -1), г, д" 1 ],
р
(2)
:Р[(о, т) г, дп 1 ],
г-1 , ч
Р(2 '(О=Р'ЙГО - Р(2,’-).
5=1
п
Полагая ^(1 - Р^) » 0 (т.е. процесс определенно заканчивается при г < п ) и при-
нимая прежнее упрощающее допущение о равновероятности вариантов заполненности проверяемой страницы и результатов перебора представленных слов, запишем следующие выражения для искомых значений:
V(2) 1,2
1-р<;'(1)
—(2) т + 3
т
4
т2(2)
т
2
В табл. 5 и 6 приведены результаты расчетов для образцов вида МНЕМОТЕКСТ и КОД и прежних наборов значений параметров т, д, п.
Таблица 5. Значения Н
(2) тг(2) ™(2) тг(2) ™(2) •
т
, т2 : МНЕМОТЕКСТ
г N 8 */2) т1(2) т22)
1,0 0,75
10-6 1.1 • 106 4,29 4,27 4,00 3,25 3,99 5,00
10-8 1.1-104 3,67 3,63 2,63 3,25 2,51 5,00
Таблица 6. Значения Н(2), V 1(2), т(2), у2(2), т2(2): КОД
г АТ 8 у<2) т1(2) т2(2)
N 1,0 0,75
10-6 1106 7,12 7,20 5,54 3,25 5,42 5,00
10-8 1104 5,63 5,71 3,54 3,25 3,42 5,00
4.2.2. Оценка Н(3)
Рассматриваемый вариант интерфейса является частным случаем предыдущего. Здесь х = 0 как для положительного, так и отрицательного результата поиска. При попадании в пресловутую урну 0 случайных шаров в случае положительного результата в урне оказывается только один детерминированный шар, а в случае отрицательного - 0 шаров.
1 =1
Таким образом, P/3 = p[(o,o),r, qn - ],
i-1 .
p^o=Pm (1 - Кг*),
s=1
v£>= ^ i-Pj (i),
i =1
да/з) = 1, да2(з) » 0 .
В табл. 7 и 8 приведены результаты расчетов для прежних видов образцов и наборов значений параметров
Таблица 7. Значения Н(3), у/3), да/з), У2(3), да"2з): МНЕМОТЕКСТ
r N d v/ 3) m/3) v23) m2(3)
1,0 0,75
10-6 1.1-106 2,89 2,80 4,67 1 4,67 ~0
10-8 1.1-104 2,26 2,17 3,29 1 3,29 ~0
Таблица 8. Значения H(3), v1(3), m/3), v2(3), mf3: КОД
r N d v/3) m/3) v2(3) mi3)
1,0 0,75
10-6 1106 6,03 5,9 6,69 1 6,69 ~0
10-8 1104 4,54 4,41 4,69 1 4,69 ~0
5. Заключение
Исходя из полученных результатов, мы можем сделать следующие выводы.
1) Рассмотренные модели позволяют получить ориентировочные значения существенных параметров P(i), v (i), m и общие значения трудоемкости H для различных видов ИП с упреждающей подсказкой и различных значений параметров БС.
Как видно из данных табл. 3-8, на фоне общей полезности упреждающей подсказки как способа снижения трудоемкость и повышение usability ИП в задачах поиска по образцу, прицельная подсказка обеспечивают существенно меньшую трудоемкость, чем пошаговая (в частности, с произвольным выбором предъявляемой пользователю страницы текущего справочника). Этот вывод иллюстрирует табл. 9, обобщающая результаты расчетов. В табл. 9 представлены относительные значения коэффициентов h21 =
= H (2\
H
(1)
и
И31 = Н п/н (1) , мало зависящие от квалификации пользователя. Таблица 9. Обобщенные результаты расчетов
h r М Н Е М О Т Е К С Т к О Д
N d N d
1,0 0,75 1,0 0,75
h21 10-6 1,1106 0,30 0,30 1106 0,25 0,25
10-8 1,1104 0,45 0,43 1104 0,34 0,34
h31 10-6 1,1106 0,20 0,20 1106 0,21 0,20
10-8 1,1104 0,28 0,26 1104 0,27 0,26
Данные таблиц 3-8 также определяют общие тенденции зависимостей Н от г, N, ^.
2) Выражения (6) (9) дают заведомо приближенные значения вычисляемых пере-
менных, в частности, для ИП с пошаговой подсказкой, поскольку при определении ^(1) мы
оперируем не вероятностями случайных значений количества удачных исходов, т. е. попавших в урну шаров, а их средними значениями (расчеты по более точным формулам неприемлемо сложны из-за высокой размерности). Результаты имитационного моделирования ИП с пошаговой и целевой подсказками, проведенные для оценки погрешностей, связанных с отмеченными выше и другими принятыми допущениями, показали относительно небольшое расхождение между расчетными и экспериментальными данными. В табл. 10 для 8 = 1,0 сведены значения у1 , принятые в качестве основного критерия сравнительной оценки. Как видно, расхождение не превышает 3 4%. Примерно в таких же пределах находится и расхождение значений т1.
Таблица 10. Результаты имитационного моделирования интерфейсов
Образец r N Расчетные значения Экспериментальные значения
vW v/J) v/3) V1(1) V1(2) v/3)
МНЕМО- ТЕКСТ 10-6 1.1-106 3,69 4,00 4,67 3,70 4,02 4,74
10-8 1.1-104 2,11 2,63 3,29 2,17 2,65 3,30
КОД 10-6 1106 4,96 5,54 6,69 5,02 5,55 6,76
10-8 1Т04 2,96 3,54 4,69 3,03 3,55 4,75
3) Трудоемкость ИП с пошаговой подсказкой может быть снижена благодаря учету вероятностей обращений к словам БС и выбору на каждом шаге страницы с максимально вероятными искомыми словами. Степень снижения зависит от гипотетической функции распределения вероятностей обращений. Для оценки ожидаемых характеристик в этом случае требуется соответствующее усложнение рассматриваемой выше модели. Соответственно усложняется и интерфейс.
4) В ИП с прицельной подсказкой пользователь ограничивается в возможностях обозрения лексикографически и ментально «близких» вариантов задаваемого образца и выбора более подходящего (при недостаточно четком представлении о том, что же именно пользователю нужно). В связи с этим возможен гипотетический компромиссный вариант ИП - представление прицельной страницы, дополненной наиболее вероятными, как объект поиска, словами, близкими к запрошенному образцу.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Белоус Л.В. Модель упреждающей подсказки в интерфейсе пользователя / Л.В. Белоус, В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко // Математичні машини і системи. - J004. - № 3. - С. 156 - 163.
J. Kieras D. Using the Keystroke-Level Model to Estimate Execution Times [Електронний ресурс] / D. Kieras. - University of Michigan. - Режим доступу: ftp://www.eecs.umich/edu/people/rchong/kieras/GOMS/KLM.pdf.
3. A Guide to GOMS Model Usability Evaluation using GOMSL and GLEAN4 Revision [Електронний ресурс]. - J006. - March 31. - Режим доступу: ftp://www.eecs.umich.edu/people/kieras/GOMS/GOMSL Guide.pdf
4. Кузьменко Г.Е. Декомпозиция ментальных операторов в моделях GOMS-KLM применительно к интерфейсу пользователя в задачах ввода и контроля данных / Г.Е. Кузьменко, В.А. Литвинов, И.Н. Оксанич // Интеллектуальный анализ информации. IX междунар. конф. им. Т.А. Таран. ИАИ-J009, (Киев, 19-JJ мая J009 г.). - К., J009. - С. J1J - 218.
5. Оксанич И.Н. Модель декомпозиции ментальных операторов в проблемно-ориентированном интерфейсе пользователя и ее экспериментальное исследование / И.Н. Оксанич // Математичні маши-
ни і системи. - 2010. - № 1. - С. 105 - 112.
6. Литвинов В.А. Контроль достоверности и восстановления информации в человеко-машинных системах / В.А. Литвинов, В.В. Крамаренко. - Киев: Техника, 1986. - 200с.
7. Широков В.А. Інформаційна теорія лексикографічних систем / Широков В.А. - Київ: Довіра, 1990. - 331 с.
Стаття надійшла до редакції 11.10.2010
