一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法

本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，公开一种基于强化学习的个性化交互界面自适应方法，包括：为界面元素设定复杂度成本并维护一个复杂度总预算，通过融合设备自身的物理运动数据以净化用户操作信号，进而计算客观的行为效率指标；该方法还利用强化学习模型自身的决策置信度，协同行为效率指标，在总预算的约束下对界面元素的可见性进行闭环调节，本发明将界面布局问题转化为一个以客观操作效率为导向的预算管理过程，建立了界面复杂度与用户技能水平之间的持续自适应调节关系，使界面能自动地无缝地伴随用户技能演进而演进，同时还能智能感知并支持用户的学习探索过程，提升了在真实复杂应用场景中的可靠性。