| Title: | The role of advanced analytics and Big Data in automating and personalizing graphic design for dynamic web interfaces in IT solutions |
| Other Titles: | Роль углубленной аналитики и больших данных в автоматизации и персонализации графического дизайна динамических веб-интерфейсов в ИТ-решениях |
| Authors: | Al-Nami, В. А. |
| Keywords: | материалы конференций;Big Data;information systems;сomputational design;contextual bandits;human-computer interaction;dynamic web interfaces. |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Al-Nami, В. А. The role of advanced analytics and Big Data in automating and personalizing graphic design for dynamic web interfaces in IT solutions = Роль углубленной аналитики и больших данных в автоматизации и персонализации графического дизайна динамических веб-интерфейсов в ИТ-решениях / B. A. Al-Nami // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 167–174. |
| Abstract: | The paradigm of web interface design has historically relied on static heuristics and manual A/B testing, failing to fully exploit the vast volumes of human-computer interaction data generated in modem IT solutions. This paper introduces a comprehensive computational framework that integrates Big Data processing pipelines with advanced machine learning analytics to automate and personalize graphic design elements in real-time. By framing User Interface (UI) component selection and layout generation as a combinatorial optimization and sequential decision-making problem, we deploy a Contextual Multi-Armed Bandit algorithm to dynamically adjust visual semantics based on granular user behavioral metrics. The proposed architecture bridges the gap between raw clickstream data and aesthetic rendering, providing a scalable, empirical approach to maximizing user engagement and cognitive ergonomics. |
| Alternative abstract: | Парадигма проектирования веб-интерфейсов исторически опиралась на статические эвристики и ручное А/В-тестирование, что не позволяло в полной мере использовать огромные объемы данных о человеко-компьютерном взаимодействии, генерируемых в современных ИТ-решениях. В данной статье представлена комплексная вычислительная платформа, интегрирующая конвейеры обработки больших данных с передовой аналитикой машинного обучения для автоматизации и персонализации элементов графического дизайна в режиме реального времени. Рассматривая выбор компонентов пользовательского интерфейса и генерацию макетов как задачу комбинаторной оптимизации и последовательного принятия решений, мы применяем алгоритм контекстных многоруких бандитов для динамической корректировки визуальной семантики на основе детализированных показателей поведения пользователей. Предложенная архитектура устраняет разрыв между необработанными данными о кликах и эстетическим рендерингом, обеспечивая масштабируемый эмпирический подход к максимизации вовлеченности пользователей и когнитивной эргономики. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63550 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
