基于可视化与机器学习技术的网站导航树测试分析系统优化研究

为解决传统树测试(Tree Testing)方法手工操作繁琐、缺乏标准化评估工具的问题，研究人员开发了集成先进可视化、统计分析和机器学习技术的系统化解决方案。该工具支持信息架构(IA)设计全流程，显著提升了网站导航结构的评估效率和决策支持能力，用户测试证实其在实用性、满意度和易用性方面表现优异。

　　

树测试(Tree Testing)作为信息架构(Information Architecture, IA)设计的关键技术，在网站导航结构评估中发挥着重要作用。传统方法依赖手工操作和电子表格，导致基准测试(benchmarking)和跨项目对比困难。现有工具虽能提供基础指标，但缺乏高级数据表征和对比分析功能。

针对这一技术瓶颈，研究团队创新性地融合了多维可视化、统计建模和机器学习算法，开发出支持全流程评估的智能化工具。该系统突破性地实现了：1）导航内容的深度知识挖掘与动态可视化呈现；2）基于统计学的多项目横向对比功能；3）机器学习驱动的决策支持模块。

实证研究表明，该工具显著提升了网站内容开发早期(分析阶段)和后期(评估阶段)的决策效率。目标用户测试数据显示，在实用性(usefulness)、用户满意度(satisfaction)、学习曲线(learning curve)和操作便捷性(ease of use)等维度均取得突破性进展，为信息架构优化提供了强有力的技术支撑。