Abstract-Context-aware användargränssnitt underlättar användarinteraktionen genom att föreslå eller pre lling data som härrör från användarens nuvarande sammanhang. Detta väcker problemet med att bestämma vilken kontextinformation som kan användas som indata för vilken interaktionselement i användargränssnittet. Denna uppgift är särskilt utmanande eftersom de texter som beskriver elementen, t.ex. Deras etiketter skiljer sig ofta åt i den terminologi som används. I detta dokument presenterar vi en ny kartläggningsprocess för detta ändamål som (i) kombinerar fördelarna med strängbaserade och semantiska likhetsåtgärder för att överbrygga ordförrådsklyftan mellan sammanhang och UI-element, och som (ii) automatiskt kan utöka sitt ordförråd genom att observera användarens interaktioner. Vi visar att dessa två egenskaper dramatiskt ökar kvaliteten på den resulterande kartläggningen. Till skillnad från tidigare metoder, den föreslagna kartläggningsprocessen inte kräver någon utbildning eller manuellt taggade data. Dessutom används inte bara etiketten för att beskriva sammanhang och UI-element, utan ytterligare texter som deras verktygstips.  Nyckelord-Intelligent Numera ansökningar blir mer och mer komplexa. För att underlätta interaktionen med en applikation behöver vi användargränssnitt som ger proaktiv hjälp, till exempel genom att föreslå vilka värden som ska anges i en form. Vikten av dessa proaktiva förslag, särskilt för mobil användning, betonas av Rukzio [1]. Han fann att användarna är fyra gånger snabbare på en smart telefon när de bara måste korrigera pre lled formulärposter jämfört med att ange informationen från grunden. Vilka data som bör föreslås beror i hög grad på användarens sammanhang. Denna kontextinformation sträcker sig från fysiska data (som användarens plats) till "virtuella" data (som kalenderposter eller data som användaren angett). Till exempel är data som matas in av användaren särskilt användbar för uppgifter där samma information behöver tillhandahållas i flera former, t.ex. när du planerar en resa som inkluderar hyra en bil, boka en ight, etc. UI:er som är medvetna om användarens nuvarande sammanhang, och använder det för att ge sammanhangsmedvetna förslag kallas sammanhangsmedvetna UI:er. Ett exempel skärmdump av ett sådant sammanhang-medveten UI visas i Figur 1. Den föreslår användaren vilka data som ska anges i inmatningsäldarna genom att fråga användarens kalender och hans nuvarande plats. I många fall skiljer sig den terminologi som används inom UI från den som används för att beskriva sammanhanget. Till exempel har platsinformationen i en kalenderpost beteckningen "lokalisering" medan platsinformationen för UI i figur 1 är märkt med "till". Därför behöver vi en kartläggningsprocess som kan överbrygga den befintliga vokabulärklyftan. Därigenom kan vi varken förlita oss på förhandsbeställda data, eftersom vi inte kan märka alla möjliga domäner användaren kan stöta på i förväg, eller kan vi samla in tillräckligt med utbildningsdata. Med utgångspunkt i vår förstudie [2] presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för kartläggning av kontextinformation till UI-element som kombinerar strängbaserade och semantiska likhetsåtgärder, och lär oss också av att observera användarens interaktioner. I resten av detta dokument beskriver vi hur UI-element och kontextelement representeras och hur kontextinformation samlas in. I Avsnitt IV presenterar vi vår nya kartläggningsprocess och beskriver hur den resulterande kartläggningen mellan kontext- och UI-element kan tillämpas av en kontextmedveten UI. Slutligen rapporterar vi om utvärderingen av vår kartläggningsprocess. Uppgiften att kartlägga kontextinformation till inmatningselement är starkt relaterad till ontologikartläggning [3] och databasschema matchning [4], där begrepp måste kartläggas till ontologiposter respektive kolumnnamn. På dessa områden är dock de flesta av dem beroende av ytterligare information såsom begränsningar eller fall som är mer särskiljande än inmatningselementets etikett enbart eller som är beroende av en stor mängd utbildningsdata. Båda är inte tillgängliga för sammanhangsmedvetna användargränssnitt. Även relaterad är forskningen på den djupa webben 1, eftersom det handlar om att kartlägga textrepresentationer av flera webbformulär. Till exempel Wu et al. [5] använda cosinuslikviditet för att bestämma likheten mellan märknings- och namnattribut. Den bygger dock också på en stor mängd träningsdata. 1 Deep web hänvisar till all information på webben som inte kan nås via konventionella sökmotorer efter hyperlänkar.
Hartmann REF utforskade genomförbarheten av att bygga en automatisk formulär fylla lösning som är sammanhangsmedveten, med hjälp av en kartläggning mellan en sammanhangsbutik och användargränssnittet i formuläret för att få mer exakta etiketter.
Context-Aware Form Filling for Web Applications
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Semantic Computing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Semantic Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}