User modeling
ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಸರಿಯಾದ" ಸಮಯದಲ್ಲಿ "ಸರಿಯಾದ" ರೀತಿಯಲ್ಲಿ "" ಸರಿಯಾದ "ವಿಷಯವನ್ನು ಹೇಳಬೇಕು". ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಾಂಶ-ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರ-ಮಾದರಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅಗ್ಗದ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಬಾರದು. ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಲಾಗುವ (ದತ್ತಾಂಶ) ರಚನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು, ಅವರ ಆಸಕ್ತಿಗಳು, ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ, ಅವರ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳು, ಅವರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಇಷ್ಟಪಡದಿರುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಅವರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗಿನ ಅವರ ಸಂವಹನಗಳಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ, ಆದರೂ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅವುಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಥಿರ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮತ್ತೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯೂಸರ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯೂಸರ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಹೆಚ್ಚು ನವೀಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರ ಆಸಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಅವರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂವಹನಗಳು ಗಮನಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಹೀಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಗತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಆಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಆಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಢಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಂತರ ಈ ರೂಢಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ದತ್ತಾಂಶವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ರೂಢಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಆಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅವರು ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರನನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಆಧಾರಿತ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ಅವರು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದಾದರೂ, ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಯು ಮೊದಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗೆಗಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆಃ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ (ಮೊದಲು) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ನೋಂದಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವಾಗ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಗತಿಗಳು, ಅವರ ಇಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಇಷ್ಟಪಡದಿರುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೀಡಿದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನಂತರ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗಿನ ಅವರ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವಾಗ ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅವರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಅವರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ, ಈ ಅವಲೋಕನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದರಿಂದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೇಳುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನ ಈ ವಿಧಾನವು ಮೇಲಿನ ವಿಧಾನಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗಿನ ಅವುಗಳ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ವಿಧಾನವು ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಆಸಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೋಂದಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಗಿದ ನಂತರ ಅವರು ತಮ್ಮ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳು ನವೀಕೃತವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಇದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮೊದಲ ವಿಧಾನವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅವರು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದು ಅವರ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಾಧ್ಯತೆಯು ಎರಡನೇ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಕಲಿಯುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಏಕೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಮೊದಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒತ್ತಾಯಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಮೊದಲು ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಂತರ ಈ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೊದಲ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು. ಆದರೂ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯು ಯಾವ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ನೀಡಿದ ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಕಲಿತ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ ಅದು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಈ ರೂಪಾಂತರಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರಬಹುದು. ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಮೂಲಕ, ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಆಸಕ್ತಿಗಳು, ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಅನುಗುಣವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನೋಟ, ನಡವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ನಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಈ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಶೋಧನೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಐ. ಎಫ್. ಥೆನ್. ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಐಎಫ್-ಷರತ್ತುಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರ-ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಥೆನ್-ಶಾಖೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವು ಸಹಕಾರಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅವನು ಅಥವಾ ಅವಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಊಹೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾಃ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ನೀಡಲಾದ ಹೈಪರ್ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರ ಗುರಿಗಳು, ಆಸಕ್ತಿಗಳು, ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ "ಲಾಸ್ಟ್ ಇನ್ ಹೈಪರ್ಸ್ಪೇಸ್" ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಎಜುಕೇಷನಲ್ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾಃ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾದ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಎಜುಕೇಷನಲ್ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾದ ಮುಖ್ಯ ಗಮನವು ಶಿಕ್ಷಣದ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಅಧ್ಯಯನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬೋಧನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಃ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಹೈಪರ್ಮೀಡಿಯಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬೋಧನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಧ್ಯಯನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಅವರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು, ಅವರು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಸುಳಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಾಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗ ಈ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳುಃ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಅನನುಭವಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರರ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರಿಗಿಂತ ಅನುಭವಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಬಳಸಿದ ಶಬ್ದಕೋಶ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಃ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವನ ಅಥವಾ ಅವಳ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಯ್ದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು. ಈ ಆಯ್ಕೆಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಬುಕ್ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿದ, ರೇಟ್ ಮಾಡಿದ, ಖರೀದಿಸಿದ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನೋಡಿದ ಇತ್ಯಾದಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬಹುದು. ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳು, ಜಾಲತಾಣಗಳು, ಸುದ್ದಿಗಳು ಮುಂತಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರ-ಅನುಕರಣೆಃ ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವುದರಿಂದ, ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕೃತಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ "ತಜ್ಞರು" ಅಥವಾ "ಅನನುಭವಿಗಳು" ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸೂಪಲ್ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಇನ್ಕ್ಲೂಸಿವ್ ಯೂಸರ್ ಮಾಡೆಲ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ದುರ್ಬಲತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನದಂಡಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ ಐಎಂಎಸ್-ಎಲ್ಐಪಿ (ಐಎಂಎಸ್-ಇ-ಲರ್ನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಲರ್ನರ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್) ಎಚ್ಆರ್-ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ (ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ) ಜೆಎಕ್ಸ್ಡಿಎಂ (ಜಸ್ಟೀಸ್ ವಿತ್ ದಿ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಜಸ್ಟಿಸ್ ಎಕ್ಸ್ಟೆನ್ಸಿಬಲ್ ಮಾರ್ಕಪ್) ಯೂರೋಪಾಸ್ (ಯುರೋಪಾಸ್ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಿವಿ) ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಗುರುತಿನ ನಿರ್ವಹಣೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಅಳವಡಿಸಿದ ಸಂವಹನ (ಯುಎಂಯುಎಐ) ಸಿಎಂಯು ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕರಣ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾಗ್ಟೂಲ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ 2007 ಬಳಕೆದಾರ ಮಾದರಿ ಸಮ್ಮೇಳನ 2018 ಹೈಪರ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ 2018 ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ