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基于 K-means 聚类颜色提取的模糊逻辑网站视觉分析方法

人机交互 2024-08-05 v1 计算机视觉与模式识别

摘要

网站构成了互联网的基础,作为信息传播和数字资源访问的平台。它们允许用户与广泛的内容和服务进行交互,增强了互联网对所有用户的实用性。网站设计的美学在其整体有效性中起着关键作用,可显著影响用户体验、参与度和满意度。本文研究了网站设计美学在提升用户体验中的重要性,考虑到全球互联网用户数量的不断增加。它强调了第一印象的显著影响,通常在 50 毫秒内形成,对用户对网站吸引力和可用性的感知至关重要。我们提出了一种基于色彩和谐与字体流行度衡量网站美学的新方法,使用模糊逻辑预测审美偏好。我们收集了自己的数据集,包含近 200 种流行且常用的网站设计,以确保与网页设计趋势动态性质的关联性和适应性。使用 K-means 聚类从网站截图中提取主导颜色。研究结果旨在加深对网站设计中美学与可用性之间关系的理解。

关键词

引用

@article{arxiv.2408.00774,
  title  = {Fuzzy Logic Approach For Visual Analysis Of Websites With K-means Clustering-based Color Extraction},
  author = {Tamiris Abildayeva and Pakizar Shamoi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2408.00774},
  year   = {2024}
}

备注

The work has been submitted to Herald of KBTU journal