基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

变轨条件下卫星贮箱内液体推进剂晃动特性三维数值模拟

以某卫星液体推进剂贮箱为研究对象,用Fluent三维数值模拟软件,对在零重力环境变轨过程中贮箱内液体推进剂的晃动特性进行数值模拟。分析了晃动过程中液体推进剂的质心变化和液体推进剂对贮箱的作用力。数值模拟获得了液体推进剂在变轨过程中晃动的频率和阻尼比。与ABRAMSON等根据实验结果拟合得出的阻尼比经验公式计算结果和文献中对阻尼比的简化计算结果相比,模拟结果接近经验公式,同时能反映阻尼比随液深的变化,计算结果具有可信度。