Design and Evaluation of a
Command Recommendation System for Software Applications
Penulis:
·
Wei Li Autodesk Research, Toronto,
Canada
·
Justin Matejka Autodesk
Research, Toronto, Canada
·
Tovi Grossman Autodesk
Research, Toronto, Canada
·
Joseph A. Konstan University
of Minnesota, Minneapolis, MN
·
George Fitzmaurice Autodesk
Research, Toronto, Canada
Url Jurnal Asli dapat dilihat di http://dx.doi.org/10.1145/1970378.1970380
Abstrak asli Jurnal:
We examine the use of modern recommender system technology to aid
command awareness in complex software applications. We first describe our
adaptation of traditional recommender system algorithms to meet the unique
requirements presented by the domain of software commands. A user study showed
that our item-based collaborative filtering algorithm generates 2.1 times as
many good suggestions as existing techniques. Motivated by these positive
results, we propose a design space framework and its associated algorithms to support
both global and contextual recommendations. To evaluate the algorithms, we
developed the CommunityCommands plug-in for AutoCAD. This plug-in enabled us to
perform a 6-week user study of real-time, within-application command
recommendations in actual working environments. We report and visualize command
usage behaviors during the study, and discuss how the recommendations affected
users behaviors. In particular, we found that the plug-in successfully exposed
users to new commands, as unique commands issued significantly increased.
Dikaji Oleh Purnama Graha (G24130077)
Kajian Artikel :
Command Recommender System adalah sebuah
aplikasi yang dapat merekomendasikan
perintah dalam suatu skenario yang tepat dalam menyelesaikan tahapan – tahapan
pada sebuah aplikasi. Aplikasi ini lebih dikembangkan karena terjadi perubahan
dan penambahan fitur – fitur dalam menjalankan aplikasi. Aplikasi yang dijadikan
acuan dalam melakukan pengembangan Command Recommender System adalah AutoCAD. Command
Recommender System membantu pengguna untuk menangani informasi atau
mengidentifikasi suatu pilihan tahapan yang tepat ketika jumlah keragaman dari
suatu pilihan melampaui pengguna untuk membuat keputusan yang tepat. Selain itu
Command Recommender System membantu
pengguna menemukan alat yang relevan, ketika mereka sebelumnya tidak menyadari
dan membantu pengguna untuk belajar dan mengeksplorasi aplikasi yang rumit
menggunakan sistem recommender. Salah satu metode yang tepat dan menjanjikan
yaitu merekomendasikan kolaboratif filter ( Bukit et al. 2000). Pada
dasarnya, metode ini dididapatkan dari rekomendasi yang didasarkan kesamaan
setiap orang dalam melakukan atau menjalankan suatu tahapan pada suatu
aplikasi. Rekomendasi yang disajikan dalam dua jenis pilihan yang didasarkan
oleh rekomendasi jangka panjang dan rekomendasi jangka pendek. Walapun ada
perbedaan dalam pemberian tahapan dalam kedua rekomendasi tersebut tetapi tidak
didapatkan hasil yang memiliki perbedaan yang cukup signifikan dalam pemakaian
kedua rekomendasi tersebut. Tren yang didapatkan bahwa pengguna lebih dapat memilih
rekomendasi jangka pendek.
Pengembangan dalam pemberian dan penyesuaian rekomendasi
dilakukan dengan pengambilan data pada pengujian pada 32 pengguna yang telah
dimasukkan Command Recommender System pada masing – masing autoCAD, pada
lingkungan kerja mereka. Penelitian ini diimbangi dengan merekrut 52 pengguna
penuh AutoCAD. Peserta diminta untuk menggunakan AutoCAD lebih dari 20 jam /
minggu. Prosedur yang dijalankan yaitu untuk 4 minggu pertama, tahapan – tahapan
yang dilakukan pengguna dan telah dilakukan lalu direkam. Evaluasi yang
dilakukan juga dilakukan dengan dua cara, cara pertama dengan evaluasi offline
dan cara kedua dengan cara evaluasi online, pada dasar untuk memvalidasikan
evaluasi tersebut harus dicocokan antara evaluasi offline dan evaluasi online.
Command Recommender System yang ditambahkan
pada AutoCAD didesain dan dirancang sedemikian rupa sehingga dapat diubah
ukurannya. Pada aplikasi ini juga akan menampilkan setiap saat lima rekomendasi
dan memiliki delapan pilihan top rekomendasi. Peletakan aplikasi ini pun diletakan pada lokasi yang nyaman sehingga
para pengguna tidak merasakan gangguan pada peletakannya.
Diharapkan dengan dilakukannya desain dan
evaluasi pada Command Recommender System dapat memungkinkan untuk menganalisis
bagaimana memaksimalkan penggunaan fitur perintah di dalam aplikasi yang akan
digunakan dalam lingkungan kerja secara nyata. Karena semakin berkembangnya
aplikasi akan menyebabkan kebingungan terhadap pengguna dan secara cenderung
pengguna enggan untuk belajar untuk perilaku baru. (Bosser 1987). Harapan dari
penelitian dan desain serta evaluasi Command Recommender System yaitu untuk
menngkatkan kesadaran pengguna dari perintah dan fungsi yang relavan untuk
setiap pengguna aplikasi.
Kajian yang saya komentari:
http://shellafuribirumardika.blogspot.com/2015/06/experiencing-coincidence-during-digital.html?showComment=1434922020194#c3717490310035149497
http://renihandawulan.blogspot.com/2015/06/theorganization-of-home-media.html?showComment=1434922183738
http://nurdeviilkom49.blogspot.com/2015/06/motivation-as-lens-to-understand-online.html?showComment=1434922278599#c6421372155108302199
Kajian yang saya komentari:
http://shellafuribirumardika.blogspot.com/2015/06/experiencing-coincidence-during-digital.html?showComment=1434922020194#c3717490310035149497
http://renihandawulan.blogspot.com/2015/06/theorganization-of-home-media.html?showComment=1434922183738
http://nurdeviilkom49.blogspot.com/2015/06/motivation-as-lens-to-understand-online.html?showComment=1434922278599#c6421372155108302199














