ステレオタイプによるユーザーモデリング*

この論文は、コンピュータがユーザーを独自の個性や目標を持つ個人として扱うために考慮すべき問題に対処します。まず、問題を概説し、次に少ない情報に基づいて個々のユーザーのモデルを構築するための有用なメカニズムとしてステレオタイプを提案します。ユーザーモデルを迅速に構築するためには、多量の不確実な知識をモデルに組み込む必要があります。どのようにして、そうした推論の中で生じる対立を解決するかについて論じます。ユーザーのモデルを構築し、それを利用してタスクを導くシステムGrundyが説明され、興味深いと思われる小説を提案します。Grundyにとってステレオタイプが有用であるためには、システムのユーザーを正確に特徴付けなければなりません。経験に基づいてステレオタイプを修正するためのいくつかの技術について議論します。Grundyのパフォーマンスの分析は、そのユーザーモデルがパフォーマンスを導く上で効果的であることを示しています。