触摸屏键盘应用性能数据集2024-yujunzhu
数据来源：互联网公开数据
标签：触摸屏键盘,键盘应用,下载量,评分,用户行为,键盘设计,模拟模型,CRTypist,CHI2024,用户界面
数据概述：
本数据集包含了37种不同的键盘应用程序的信息，主要关注这些应用程序的下载量和用户评分。数据集还包含了一组2000张键盘应用的屏幕截图，这些截图遵循特定的命名规则，以便于识别和使用。每个截图展示了不同主题、边框、预测框和输入模式下的键盘界面。
数据字段包括：
- ID: 键盘应用的唯一标识符
- Keyboard: 键盘应用的名称
- DL (M): 下载量（单位：百万次）
- Rating: 用户评分（满分5分）
部分键盘应用示例：
0. Gboard, 下载量：5000百万次, 评分：4.5
1. Microsoft Swiftkey, 下载量：1000-5000百万次, 评分：4.2
2. Emoji keyboard, 下载量：100-1000百万次, 评分：4.5
3. Fonts Keyboard, 下载量：100-1000百万次, 评分：4.3
4. GoKeyboard, 下载量：100-1000百万次, 评分：4.4
屏幕截图命名规则：(键盘)(变体)(文本).png，其中：
- 文本: 0（无文本）, 1（“The quick brown fox jumps over the lazy dog”）
- 主题: 0（浅色）, 1（深色）
- 边框: 0（无边框）, 1（有边框）
- 预测框（ITE）: 0（无预测框）, 1（有预测框）
- 模式: 0（无数字行，小写）, 1（无数字行，大写）, 2（数字行，小写）, 3（数字行，大写）, 4（数字行，标点符号）
数据用途概述：
该数据集适用于键盘设计优化、用户界面研究、触摸屏打字行为模拟及预测等多个场景。研究人员可以利用此数据集评估不同键盘设计的用户体验，优化键盘布局以提高打字效率；教育者可以使用数据集进行用户行为分析课程的教学；开发者可以通过模拟模型进行新键盘应用的设计和测试。此外，该数据集还适合用于学术研究，帮助理解用户在不同条件下的打字行为模式。
