2023(春) 软工作业 3:用户体验测试

软工211-440-任杰 软工教学1班 2023-06-21 17:50:57

1. 结合Python课程红楼梦的分析,体验 微词云  https://fenci.weiciyun.com网站功能

       选取红楼梦中的第一章进行分析:

       示例如下:

基础信息:

 

 

相关词云:

 

网络关系图:

 

 

 

 

 

2. 结合用户体验分析原则分析:

2.1用户体验分析原则:

1. 给用户快速反馈;
2. 界面符合惯例
3. 用户控制权(主人)
4.一致性和标准化
5. 适合各类用户(不绝对)
6.帮助用户排除软件缺陷
7.必要的提示和帮助文档

2.2问题分析:

界面符合惯例角度:

①在微词云上得到分析结果后再点击网页上后后退标识后,页面回到微词云的主页面,导致之前得到的分析结果丢失,需要再次输入内容,才能得到分析结果。

②微词云的界面跳转不连贯,有一种只能前进,不能后退的感觉。

 

...全文
1063 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/068306a56640 在交通运输科学范畴内,交通流量分配是探讨交通系统内交通负荷如何在各个道路路段间进行合理分配的核心议题。交通流分配技术主要应用于模拟和推演交通系统的运行状态,旨在为城市规划人员与交通工程师提供优化道路布局的参考,进而缓解交通拥堵现象,提升道路交通的整体效能。以下将对"交通流分配技术"进行深入阐述: 1. **全部或无分配(All-or-Nothing Distribution)** 全部或无分配是一种基础的交通流分配策略。该技术依据最短路径准则,预设所有从发源地(Origin)至目的地(Destination)的车辆都将选择路程最短的路线。倘若存在多条等长路径,则采用随机方式确定其中一条。此类方法未将交通拥堵因素纳入考量,因为一旦选定路径,便假定所有交通量将沿此路径通行,即便这可能导致部分路段出现超负荷状况。 2. **逐步分配(Progressive Assignment)** 逐步分配技术顾及了交通网络的动态特征。该算法通过逐步优化流量配置,力求使网络内行驶的总代价(诸如通行时间、距离等指标)最小化。运算过程始于初始的全部或无分配状态,随后逐步修正路径选择,直至网络达成稳定状态,即每次流量修正后,总代价的变动幅度不再明显。此方法更贴近现实交通场景,因为车辆会依据即时路况选择最优路径。 3. **迭代平均分配(Iterative Average Distribution)** 迭代平均分配是一种对逐步分配技术的优化版本,其更侧重于实现网络流量的均衡化。在每一轮迭代过程中,算法不仅评估当前路径的优化程度,同时参考前一次迭代的流量配置。通过融入平均化理念,该方法能更有效地分散交通...

197

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
用于软件工程专业的课程教学,讲义、视频、资料、问题讨论 鞠小林老师、蒋峥峥老师,欢迎您的到来!
社区管理员
  • juking@ntu
  • qinzuibaozi
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

只讨论科学和技术问题

试试用AI创作助手写篇文章吧