评一下淘宝改版

本文分析了淘宝网站改版后的用户体验问题,指出顶部设计虽强调导航与搜索却牺牲了操作便利性;Logo位置变动及广告Banner的设计也影响了用户的浏览习惯。
 

今天上淘宝,第一感觉就是不太舒服。然后找了20秒钟愣是没找到在哪登录- -

仔细品味一下,作了个简单的分析,改得很失败!

  1. 这次主要改了顶部,很空旷,内容部分还是一如既往的拥挤,整体上不协调,而且上面空就空了,还要硬塞一个乱糟糟的广告banner,所以感觉不舒服。
  2. 顶部改版意图很明显,强化导航和搜索功能,光看这部分还是蛮舒服的,不过改得有点大,该突出的没突出,浪费了不少空间,只顾美观,丢了操作性。
  3. logo放到中间并且改得很大,应该是要加强logo吸引力的,但是两边围上导航图标,显然不是好办法,不符合用户F型阅读习惯。
  4. 左边导航比较抽象,配的图标莫名其妙,这种图标基本上没意义,所以这块区域是浪费了。右侧还算可以。左侧完全是为了美观硬凑上去的东西。
  5. 顶上塞个淘宝商城的banner,logo在放在左边,占用了习惯的logo位置,这是个极大的错误。
  6. 再者,用这么狭长的广告,图像上没有连贯性,用户焦点在哪?反正我是还没看明白这个广告讲什么。

挑战用户体验的勇气可嘉。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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