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國立成功大學 資訊管理研究所 林明毅所指導 林琬真的 應用ACT-R認知模型評估行動運算裝置之人機介面－以iOS衛星導航行動應用程式為例 （2014），提出mio導航app關鍵因素是什麼，來自於ACT-R、認知模型、衛星導航。

而第二篇論文朝陽科技大學 資訊管理系碩士班 李麗華所指導 張仲毅的 以使用者個人行車與景點類型偏好為基礎之景點推薦系統 （2013），提出因為有 推薦系統、本體論、GPS軌跡、使用者偏好、POI的重點而找出了 mio導航app的解答。

最後網站博碩士論文行動網則補充：本實驗招募18位受試者，分別操作3種衛星導航APP(Google Maps、Garmin Taiwan、Mio Map)，在研究人員告知最佳操作步驟前後各操作一次，並分別填寫SMEQ量表(Subjective ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了mio導航app，大家也想知道這些：

應用ACT-R認知模型評估行動運算裝置之人機介面－以iOS衛星導航行動應用程式為例

為了解決mio導航app的問題，作者林琬真 這樣論述：

現今行動運算裝置可視為人們生活的一部分，該裝置及相關應用越來越普及的情形下，此類裝置的介面設計成為了人機互動領域上新穎的議題。本研究目的有二，其一為利用問卷和績效指標評估APP的易用性程度，探討介面與功能兩者之間的連結、易用性和使用者經驗；其二為以認知模型評估APP的介面，探討認知模型的評估數據是否符合真實數據。本實驗招募18位受試者，分別操作3種衛星導航APP(Google Maps、Garmin Taiwan、Mio Map)，在研究人員告知最佳操作步驟前後各操作一次，並分別填寫SMEQ量表(Subjective Mental Effort Question)、PSSUQ問卷(Post-

Study System Usability Questionnaire)與本研究自製問卷，並取得完成任務的時間和動作次數。之後再分別對此三APP連續操作各50次，將所得之執行時間和過程與ACT-R認知模型所評估之數據相比較。研究結果發現，在實驗一的部分，受試者會因為不同的衛星導航APP使用者介面與有無最佳提示而造成使用者經驗差異，給予提示後滿意度會提升，而且完成任務的時間與動作次數接降低；實驗二的部分，以平均絕對值誤差率(MAPE)作為評估模型預測準確的指標，而模型評估三個APP所得的MAPE值分別是，Google為9.4%(高準確預測)、Garmin為13.8%(優良預測)、Mio為20.

9%(合理預測)，若以操作行為點擊和滑動來看，模型評估結果為，點擊為19.7% (優良預測)、滑動為24.5%(合理預測)。雖然模型可以評估操作時間，但是無法提供介面設計如何改善，因此實驗一的結果可以補足此部分的缺點，Google的評估指標為最佳，所得操作時間較短，但是其圖示涵義設計不佳；Garmin次佳，但是清單呈現的方式不佳，納入太多選項使得使用者需要更專注地尋找；雖然評估Mio的指標為最差，但是他也有設計良好的地方，例如圖示不會讓人混淆。

以使用者個人行車與景點類型偏好為基礎之景點推薦系統

為了解決mio導航app的問題，作者張仲毅 這樣論述：

由於近幾年GPS裝置的興起，許多相關的應用相繼出現。個人導航助理（PNA）即是其中一種應用。此種服務主要由GPS衛星導航、智慧型裝置之應用程式等進行實現。其主要功能為提供旅遊資訊查詢、景點資訊查詢，以及最主要的地點導航等。地點導航是指使用者透過輸入特定地址、或者經由景點查詢得到目標地址後，來計算該地點與使用者目前位置之最短路線路徑。然而此方法是透過平面道路上地理之最短距離，以基於最節省使用者行車時間的方式抵達目標。而系統所建議的景點也通常是基於距離來進行排序後而推薦的。　　然而在旅遊推薦所考量的面向中，最短距離通常只是其中一個考量因素，現有的PNA裝置仍有許多因素未加以考慮。例如在景點規劃排

程上，傳統點對點之操作會造成使用者必須重複地進行相似的操作動作，來完成整個排程。然而其潛在風險即是推薦景點只具備距離優勢，其餘旅遊因素卻未多加考慮，導致下一景點可能需要花費更多額外成本才能抵達。因此適當的旅遊景點推薦除了距離因素外，應再包含其他使用者需求與偏好等因素，來使景點的推薦更具有其價值。　　因此本研究以多準則及單一目標為主，首先提出推薦半徑演算法，其透過使用者行車偏好與需求設定來獲得一個可行的推薦半徑；接著以此半徑以及使用者對於景點類型之偏好為基礎，以本研究提出之二元比對法進行景點的媒合。藉此方法來找出地區與使用者偏好之間的落差情形，並以使用者在PNA裝置上之景點查詢紀錄以及點擊次數作

為基礎，來針對上述媒合成功之景點進行其價值分數的計算並進行排序，來獲得第一次的清單。接著再以使用者對於旅遊附加設施（如飯店或餐廳）之需求，進行再一次的推薦半徑搜尋。最終得到一個同時具備距離因素與偏好因素之推薦清單。使得推薦成果更加符合使用者需求。 透過本研究所提出之推薦系統及現行PNA裝置普遍均具備的GPS軌跡紀錄以及景點查詢，將這些與使用者直接相關的服務之紀錄進行有效的利用與分析。並將此結果用於表達使用者需求與實際地區狀況上的差異。藉此幫助使用者在短時間內找出最可行的旅遊景點，並縮短PNA之裝置使用時間。

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