一种基于链路预测的Android智能手机节能方法技术

本发明专利技术针对在通信状况不稳定时，移动客户端需要与云端建立多次连接，会导致很大的能量消耗，限制移动客户端的广泛应用这一问题提出了一种基于用户交互行为最大化的链路预测方法，该方法保证了在不涉及用户隐私信息并提高用户下次访问的命中率的情况下，可以达到预期手机节能的目的。我们首先在数据预测模型的基础上利用基于互动关系改进的交互度方法对已知用户访问的数据进行预测；再结合基于用户行为的社交网络Friendlink方法对预测数据进行数据分析筛选，利用数据预存储机制来预存上述预测数据。

An Energy Saving Method for Android Smart Phone Based on Link Prediction

【技术实现步骤摘要】
一种基于链路预测的Android智能手机节能方法
本专利技术涉及到一种在移动云计算领域中用户交互行为最大化的链路预测方法，保证在不涉及用户隐私信息并提高用户下次访问的命中率的情况下，达到预期手机节能的目的。
技术介绍
移动云计算作为一种移动互联网与云计算相互结合的新技术，正受到越来越多研究人员的关注。它可以使数据的计算和存储等复杂性的任务迁移到云端解决从而改善移动终端处理能力弱，存储空间小以及电池续航时间短等缺点。大量的用户通过使用移动设备连接云端的访问方式丰富了移动应用。然而，当用户通过智能手机访问因特网上的信息时往往需要有稳定的数据通信链路作为保障。如果通信状态出现不稳定的情况，移动终端则需要与云端多次建立连接，这将会导致手机能量的消耗，并且会进一步限制移动客户端的广泛传播与应用。大量的研究表明，对于移动云计算中与服务器建立数据连接，数据传输时消耗的能量较多，是导致智能手机能耗过快的主要原因。尤其是在通信收到干扰或不稳定时，移动手机端与云服务多次通信，会导致智能手机电池耗电过快。针对手机电池耗电过快问题，国内外专家学者从不同的角度对移动终端节能技术展开研究。比如，通过预测手机屏幕关闭时应用程序对用户的重要性，使用多背包算法求解该最优控制问题，进而实现节能。或者是通过监督学习技术来减少迁移造成能量的消耗，以及采用主动服务的方式减少移动端的通信延迟和能量消耗。本文我们从用户的角度出发提出了一种基于用户交互行为最大化的链路预测方法来解决电量消耗过快问题。
技术实现思路
本文旨在将交互性强用户的访问数据相似性以及特定环境下用户行为数据的可预测性这两个因素考虑在内，提出了一种节能模型框架。该框架的核心是服务器端用户数据预测模块，主要任务是当用户通过手机向云服务器查询数据时，通过服务器数据预测模块查询出用户的历史访问数据和社交活动，再使用本文提出的基于用户交互行为最大化的链路预测方法来预测未来可能再次访问的数据返回到本地，从而到达降低因通信环境差进行的多次连接目的。我们首先在数据预测模型的基础上利用基于互动关系改进的交互度方法对已知用户访问的数据进行预测；再结合基于用户行为的社交网络Friendlink方法对预测数据进行数据分析筛选，利用数据预存储机制来预存上述预测数据。本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于链路预测的Android智能手机节能方法，包括以下步骤：A.交互行为最大化阶段：提出基于用户交互行为的影响最大化方法。B.链路预测阶段：提出一种基于互动关系随机游走的算法，流程图如图3所示。步骤A中的基本思想是利用社交网络，根据用户的朋友关系和互动关系，计算目标用户与其社交网络中邻居或潜在朋友之间的相似度，预测目标用户将要访问的数据。主要步骤如下：1.构建邻居组，计算交互度：基于用户相互影响力和接触次数W两个因素考虑，给出用户交互度的计算公式如下：其中，u和v代表两个用户，I(u,v)表示用户的互动次数。2.计算基于交互行为的社交影响力：在实际情况下，邻居用户对目标用户的影响力不止互动关系，还包括朋友关系。一般情况下好友数目与互动次数I(u,v)之间的关系不具规律性，因此无法直接计算朋友关系和互动关系对目标用户的影响作用，需要对互动次数做一定比例换算。下面给出计算基于交互行为的社交影响力大小的公式：其中，W表示用户的接触次数。从中可以看出用户的交互次数对社交影响力起决定作用。步骤B主要是对预测数据进行数据分析筛选，提高预测的准确度。通过朋友关系与互动行为，分析出带权的关系网络，然后利用基于互动关系行为改进的偏向相似度高节点游走方法计算邻居与目标用户的相似度，取得TopK个用户数据作为该用户将要访问的数据。具体步骤如下：1.分析相关强度：根据图的连接理论定义社会网络，本文根据用户的共同朋友数目的多少和互动次数来表示他们之间朋友关系的强弱，改善网络拓扑结构的实际准确性。两个用户ui和uj相关强度Wij由两者间媒介数量与基于交互行为的相互影响力之和共同决定，计算公式为：Γ(ui)＝{uj|(ui，uj)∈E}表示ui的邻居集合，(ui，uj)表示用户i到用户j的连接，在图上体现为边的存在与否，若值等于1说明用户之间建立了连接，否则没有建立连接。2.计算相似度：在社会网络中，用户可能选择相关强度高的朋友的历史访问数据作为将要访问的数据。关系亲密的朋友可能不是直接朋友，有可能是互动关系强的潜在朋友。因而游走者需要考虑互动行为影响力，不再像简单拓扑结构那样等概率地游走。局部随机游走过程可以使用转移概率矩阵Q来描述，其元素q′ij(t)为：ui与uj的相似度可以通过游走者从起点ui历经多次路径到达uj的概率来计算，即为sim(ui,uj)：其中，b代表ui与uj之间可能的路径可数，t代表在某一路径可能内的第t个步骤，l代表游走者游走路径的长度。本专利技术对比已有技术具有以下贡献：1.提出增设社交网络的互动关系与数据预存储模式相结合，避免使用用户隐私信息。2.提出了一种基于互动关系随机游走的方法，尽可能准确地预测当前用户未来可能访问的数据信。附图说明图1是移动云计算下用户访问数据预测的手机节能策略模型。图2是用户相似性特征图。图3是随机游走流程图。图4是TOPK与准确率曲线图。图5是TOPK与耗电比曲线图。图6是数据容量与耗电关系曲线图。图7是实验耗能结果对比图。图8是实验耗能与手机预存储容量对比图。具体实施方式下面结合附图，说明本专利技术的实施方式。步骤一，首先根据数据库中用户历史互动行为信息Q构造社交网络无向图G,进而通过Q中的Inter寻找各用户与目标用户之间的互动次数，若Ii＞0，代表用户与目标用户之间存在互动关系，将用户uj加入到邻居组Qk中；若Ii＝0，代表两者之间不存在互动关系，放弃用户uj。然后利用邻居组Qk中各个邻居与目标用户之间的互动次数I(ui,uj)计算各个邻居与目标用户的交互度Imutual(ui,uj)以及相应的交互影响力SImutual(ui,uj)，为下一阶段基于互动关系随机游走的方法做准备。步骤二，如图2(a)中，根据数据库中历史互动次数计算出SImutual(u,v)如下：SImutual(u1,u2)＝1；SImutual(u1,u3)＝3；SImutual(u1,u4)＝4；SImutual(u2,u3)＝2；SImutual(u2,u4)＝1；SImutual(u3,u4)＝2；局部权重社会网络的堆成邻接矩阵A'应表示为：通过该矩阵计算转移概率矩阵Q'的元素q′ij(t)，得到sim(u2,u1)＝2/(2+4)＝0.3，sim(u2,u3)＝(2/2+4)*(4/2+4)＝0.18。由此可知，u1的访问数据更有可能作为目标用户u2的预测访问数据。然后将相似度最高的TopK个用户作为目标用户访问数据最为预存储数据存储到本地缓存中。步骤三，预存储数据容量与手机耗能关系，为了使本地缓存既能满足预存效果又能实现节能的目的，找到手机耗能与预存数据量大小之间的关系非常重要。在云端的数据预测模块预测出目标用户可能感兴趣的数据，存入手机端的数据预存储模块中。用户vn已被选作目标用户u的预存储数据用户，但其访问数据量Sizen较大，全部预存储数据会消耗不必要的能耗，因此需要对TOPK用户的Sizen本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于链路预测的Android智能手机节能方法，包括以下步骤：A.交互行为最大化阶段：提出基于用户交互行为的影响最大化方法。B.链路预测阶段：提出一种基于互动关系随机游走的算法。

【技术特征摘要】
1.一种基于链路预测的Android智能手机节能方法，包括以下步骤：A.交互行为最大化阶段：提出基于用户交互行为的影响最大化方法。B.链路预测阶段：提出一种基于互动关系随机游走的算法。2.根据权利要求1所述的一种基于链路预测的Android智能手机节能方法，其特征在于，所述的步骤A中,基本思想是利用社交网络，根据用户的朋友关系和互动关系，计算目标用户与其社交网络中邻居或潜在朋友之间的相似度，预测目标用户将要访问的数据。主要步骤如下：(1)构建邻居组，计算交互度：基于用户相互影响力和接触次数W两个因素考虑，给出用户交互度的计算公式如下：其中，u和v代表两个用户，I(u,v)表示用户的互动次数。(2)计算基于交互行为的社交影响力：在实际情况下，邻居用户对目标用户的影响力不止互动关系，还包括朋友关系。一般情况下好友数目与互动次数I(u,v)之间的关系不具规律性，因此无法直接计算朋友关系和互动关系对目标用户的影响作用，需要对互动次数做一定比例换算。下面给出计算基于交互行为的社交影响力大小的公式：其中，W表示用户的接触次数。从中可以看出用户的交互次数对社交影响力起决定作用。3.根据权利要求1所述的一种基于链路预测的Android智能手机节能方法，其特征在于，所述的步骤B中,对预测数据进行数据分析筛选，提高预测的准确度...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐九韵，刘杰，张超，孙忠顺，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东,37