| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 网站界面情感设计日益受到重视 | 第11页 |
| 1.1.2 招聘网站成为企业招聘前期的重要形式 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-17页 |
| 第2章 文献综述与相关理论 | 第17-29页 |
| 2.1 网页界面外观设计研究概况 | 第17-21页 |
| 2.1.1 网页可用性研究 | 第17-19页 |
| 2.1.2 网页美学研究 | 第19-21页 |
| 2.2 感性工学相关研究 | 第21-24页 |
| 2.2.1 感性工学基本理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 研究思路梳理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 焦点问题研究 | 第23-24页 |
| 2.3 文献评述 | 第24-26页 |
| 2.4 统计分析与建模优化方法概述 | 第26-29页 |
| 2.4.1 主要统计分析方法 | 第26-28页 |
| 2.4.2 神经网络 | 第28页 |
| 2.4.3 遗传算法 | 第28-29页 |
| 第3章 以用户为中心的感性意象词对的提取 | 第29-41页 |
| 3.1 典型网站首页的选择 | 第29-32页 |
| 3.1.1 分组调查设计 | 第29页 |
| 3.1.2 距离矩阵的建立 | 第29-30页 |
| 3.1.3 多维尺度分析 | 第30-31页 |
| 3.1.4 聚类分析 | 第31-32页 |
| 3.2 感性意象词汇的初选 | 第32-34页 |
| 3.2.1 感性意象词汇的收集 | 第33页 |
| 3.2.2 感性意象词对初步确定 | 第33-34页 |
| 3.3 感性意象词对的最终确定 | 第34-39页 |
| 3.3.1 语意差异认知调查 | 第34-35页 |
| 3.3.2 项目分析 | 第35-36页 |
| 3.3.3 因子分析 | 第36-38页 |
| 3.3.4 普鲁克分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 网页关键设计要素选择及原型设计 | 第41-55页 |
| 4.1 关键设计要素提取实验 | 第41-43页 |
| 4.1.1 实验目的 | 第41页 |
| 4.1.2 实验对象 | 第41-42页 |
| 4.1.3 实验仪器和材料 | 第42页 |
| 4.1.4 实验程序 | 第42-43页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 扫描路径图和热区图分析 | 第43-45页 |
| 4.2.2 用户兴趣区域划分 | 第45-46页 |
| 4.2.3 兴趣区域分析 | 第46-47页 |
| 4.2.4 个人访谈分析 | 第47-49页 |
| 4.3 关键设计要素的选择 | 第49-53页 |
| 4.4 网页原型设计 | 第53-54页 |
| 4.4.1 设计要素的正交组合 | 第53-54页 |
| 4.4.2 网页原型的正交设计 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 感性意象的认知预测模型构建 | 第55-69页 |
| 5.1 感性测量实验 | 第55-57页 |
| 5.1.1 实验目的 | 第55页 |
| 5.1.2 实验对象 | 第55-56页 |
| 5.1.3 实验仪器和材料 | 第56页 |
| 5.1.4 实验程序 | 第56-57页 |
| 5.2 实验数据整理及分析 | 第57-61页 |
| 5.2.1 客观指标提取 | 第57-59页 |
| 5.2.2 LSD-t检验 | 第59-61页 |
| 5.3 客观指标和感性意象词对及偏好的神经网络模型 | 第61-65页 |
| 5.3.1 BP神经网络的拓扑结构 | 第61-62页 |
| 5.3.2 训练样本集 | 第62页 |
| 5.3.3 网络模型参数 | 第62-63页 |
| 5.3.4 模型构建 | 第63-64页 |
| 5.3.5 模型验证 | 第64-65页 |
| 5.4 设计要素和感性意象词对及偏好的神经网络模型 | 第65-68页 |
| 5.4.1 BP神经网络的拓扑结构 | 第65-66页 |
| 5.4.2 训练样本集 | 第66-67页 |
| 5.4.3 模型构建 | 第67页 |
| 5.4.4 模型验证 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 招聘网站首页原型优化 | 第69-75页 |
| 6.1 决策变量和约束条件 | 第69页 |
| 6.2 目标函数 | 第69-70页 |
| 6.3 遗传算法和神经网络集成的算法设计 | 第70-73页 |
| 6.3.1 染色体编码 | 第70-71页 |
| 6.3.2 适应度函数 | 第71-72页 |
| 6.3.3 算法集成 | 第72-73页 |
| 6.4 优化结果及分析 | 第73-74页 |
| 6.4.1 优化结果 | 第73页 |
| 6.4.2 结果分析 | 第73-74页 |
| 6.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第7章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 论文主要工作 | 第75页 |
| 7.2 论文主要贡献 | 第75-76页 |
| 7.3 研究不足与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第87-89页 |
| 附录 | 第89-100页 |
| 附录A 典型网页选取调查问卷 | 第89-90页 |
| 附录B 意象词对选取调查问卷 | 第90-91页 |
| 附录C 语意差异问卷调查(1) | 第91-92页 |
| 附录D 其他15个网页原型 | 第92-96页 |
| 附录E 感性测量原始数据(部分) | 第96-99页 |
| 附录F 与其他3个词对及偏好得分对应的各项指标的均值图 | 第99-100页 |
| 附录G 设计要素与感性意象词对及偏好的BP神经网络代码 | 第100页 |
