How Can Cognitive Modeling Benefit from Ontologies? Evidence from the HCI Domain
How Can Cognitive Modeling Benefit from Ontologies? Evidence from the HCI Domain
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认知建模如何从本体中受益？
DOI：
10.1007/978-3-319-21365-1_27
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Engelbrecht
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Halbrügge;Engelbrecht
认知建模作为一种方法，在特定的实验室环境中成功地再现和解释了人类的智能行为，但仍然难以产生更普遍的智能能力。一个有前途的策略，以解决这个弱点是增加了大量的语义资源的认知架构。我们正在研究这种方法在软件使用过程中人类行为的背景下的有用性。通过将来自基于维基百科的本体的世界知识添加到人类顺序行为的模型中，我们实现了定量和定性地更好地拟合人类数据。模型和本体的组合产生了单独的模型或本体无法解释的额外见解。
Cognitive modeling as a method has proven successful at reproducing and explaining human intelligent behavior in specific laboratory situations, but still struggles to produce more general intelligent capabilities. A promising strategy to address this weakness is the addition of large semantic resources to cognitive architectures. We are investigating the usefulness of this approach in the context of human behavior during software use. By adding world knowledge from a Wikipedia-based ontology to a model of human sequential behavior, we achieve quantitatively and qualitatively better fits to human data.The combination of model and ontology yields additional insights that cannot be explained by the model or the ontology alone.
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DOI：
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发表时间：
2015-10
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Douglas M. Bates;M. Maechler;Ben Bolker;Steven C. Walker
通讯作者：
Douglas M. Bates;M. Maechler;Ben Bolker;Steven C. Walker
ACT-CV：弥合认知模型与外部世界之间的差距
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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作者：
M. Halbrügge
通讯作者：
M. Halbrügge
LTM C——一种改进的认知架构长期记忆
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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作者：
Holger Schultheis;T. Barkowsky;Sven Bertel
通讯作者：
Sven Bertel
ACT-R 中的大型陈述性记忆
DOI：
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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作者：
Scott Douglass;J. Ball;Stuart M. Rodgers
通讯作者：
Stuart M. Rodgers
基于用户界面开发模型和认知架构的人为错误预测模型
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Halbrügge;Michael Quade;Klaus
通讯作者：
Klaus