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  本文关键词：移动云计算的QoE评价与优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

软件工程

移动云计算的QoE评价与优化研究

【摘要】：云计算技术与移动互联网相结合产生了移动云计算。移动云计算以移动网络为传输介质,以移动智能终端为用户终端,通过弹性的提供可扩展的服务,使用户获取硬件、软件、平台等IT资源。随着云计算这几年的发展,它己成为全球前沿信息通信领域的热点。随着3G乃至4G时代的到来,平板电脑、手机等智能终端的渗透,越来越多的用户倾向于通过移动云计算来满足工作与生活的需要,所以移动云计算的发展会带来很多商机。 作为移动云计算提供商,为创造最大化的利益,必须全面了解移动云计算用户的使用体验现状及需求,从而有针对性地进行移动云计算服务能力提升。本研究站在移动云计算提供商角度,分用户群(个人用户/企业用户)深入研究移动云计算的QoE (Quality of Experience)评价的影响因素,分析因素之间的相互关系,并针对核心影响因素进行移动云计算的QoE优化,有利于云提供商对移动云计算业务的管理和营销,对推动移动云计算稳定快速的发展有非常重大的理论和现实意义。 本研究主要由以下几部分组成：首先阐述国内外移动云计算发展现状,说明研究意义及对象,并介绍研究方案与创新之处；其次,查阅整理国内外学术界与云计算、QoE、优化相关的文献资料,并对文献进行深入分析总结；第三,构建移动云计算的个人用户QoE评价的影响因素模型,设计量表并通过预调研和正式调研收集数据,通过信度分析、效度分析、因子分析和相关分析对数据进行分析,最后通过结构方程模型验证假设,从而找出移动云计算的个人用户QoE评价的核心影响因素；第四,采用层次分析法并结合企业用户特点,构建移动云计算的企业用户QoE评价模型,开发量表并收集数据对概念模型进行实证分析,通过模糊综合评判法找出移动云计算的企业用户QoE评价的核心指标；第五,将上述研究结论作为输入,采用多目标优化方法,针对移动云计算个人用户和企业用户分别构建QoE优化模型并选择实际算例进行验证。试图使移动云计算提供商能够用最合理的成本分配达到最大的用户QoE收益。这将平衡用户与云提供商双方的利益问题,使云提供商能够向个人用户和企业用户提供最好的用户感知与用户体验。 本研究按照Wallance的科学研究方法论,首先介绍研究背景,然后提出研究问题与目的,并说明研究对象。然后基于现有的QoE研究理论,定义相关概念并提出研究假设。通过绩效期望、努力期望、社会影响、促成条件、感知价值、感知利益、感知成本、感知风险等概念与移动云计算的个人用户QoE评价建立联系,通过调研收集数据,使用SPSS进行数据分析,使用AMOS检验研究假设。通过功能体验、技术体验、过程体验、人性化体验、结果体验与移动云计算的企业用户QoE评价建立联系,接着通过调研收集数据,并用层次分析法、模糊综合评判法分析数据。最后,针对上述实证分析的结论建立移动云计算的QoE多目标优化模型,并通过Matlab、LINGO软件对优化模型进行算例验证。通过上述研究过程,可验证理论及模型的正确与否,进而指出未来研究方向。 通过理论和实证分析,本研究得出以下结论： 第一,移动云计算的个人用户QoE评价的影响因素模型的检验结论。本模型自变量的解释力度为61.884%,因变量的解释力度为91.752%。绩效期望、努力期望、社会影响、促成条件、感知价值对于QoE评价影响均为显著(P0.001),且为正相关。感知利益、感知成本、感知风险对于感知价值的影响均为显著(P0.001),其中感知成本和感知风险对感知价值为负相关,感知利益为正相关。通过结构方程验证,得出结论,移动云计算的个人用户QoE评价中,正面核心影响因素为“绩效期望”、“社会影响”；负面核心影响因素为“感知成本”、“感知风险”。 第二,移动云计算的企业用户QoE评价模型的检验结论。本研究构建了移动云计算企业用户QoE评价的四层指标体系,根据17位专家的权重调查问卷设置各指标权重；然后根据65份打分问卷的结果,结合层次分析法计算出的权重,综合考虑多种因素的作用,利用模糊综合评判法对移动云计算的企业用户QoE做出综合评价。从评价结果可以看出,移动云计算的企业用户QoE评价的满意度为“比较满意”,且满意度较高(比例为92%)。其中,QoE评价较高的一级指标为“功能体验”和“人性化体验”；QoE评价较低的一级指标为“过程体验”和“结果体验”。QoE评价较高的二级指标为“共享性”、“简易性”、“稳定性”、“外部影响”和“美学感受性”；QoE评价较低的二级指标为“安全性”、“连接有效性”和“内部影响”。QoE评价较高的三级指标分别为“提供的应用具有共享性”、“提供的信息具有共享性”、“移动云计算服务可持续稳定使用性”、“同步协作准确性”；QoE评价的较低的三级指标为“工作机密安全性”、“用户信息安全性”、“人力资源成本节约度”、“工作绩效提升度”。得出结论,移动云计算提供商应重点关注企业用户QOE评价的指标为“工作机密安全性”、“用户信息安全性”、“人力资源成本节约度”、“工作绩效提升度”。 第三,移动云计算的个人用户QoE优化模型的检验结论。本研究基于多目标优化理论,从用户感知成本降低度、用户感知风险降低度、用户绩效期望提升度、社会影响提升度四个方面进行目标函数设计。选择有道云笔记作为算例,得出结论,网易旗下的有道公司在对有道云笔记进行投资决策时,应当将18.8%的资金用于宣传,以提升用户的社会影响目标；52.6%的资金用于数据处理能力的技术革新,以提升用户的绩效期望,降低用户感知成本；剩余28.6%的资金用于安全保护能力的技术革新,通过防止用户信息泄露等一系列手段降低用户使用有道云笔记的感知风险。 第四,移动云计算的企业用户QoE优化模型的检验结论。本研究基于多目标优化理论,从信息资料安全性、人力资源成本节约度、工作绩效提升度三个方面进行目标函数的设计。选择IBM的TAP(Technology Adoption Program)项目作为算例,得出结论,IBM在对TAP项目进行投资决策时,应当将42.5%的资金用于信息资料安全技术的提升；38.2%的资金用于处理能力的优化,以提升工作绩效；剩余19.3%的资金作为节约人力资本的软硬件资金投入。

【目录】：

摘要4-7

ABSTRACT7-11

目录11-14

表目录14-16

图目录16-17

第一章 绪论17-30

1.1 研究背景及意义17-21

1.1.1 研究背景17-20

1.1.2 研究意义20-21

1.2 研究内容与技术路线21-28

1.2.1 研究问题的提出21-22

1.2.2 研究目的22-23

1.2.3 研究内容23-24

1.2.4 研究方法与技术路线24-28

1.3 创新之处28-30

第二章 相关理论及文献综述30-49

2.1 云计算相关文献30-32

2.2 QoE相关理论及文献32-44

2.2.1 用户感知理论及相关文献34-38

2.2.2 用户体验理论及相关文献38-44

2.3 优化相关文献44-47

2.4 文献评述47-49

第三章 移动云计算的个人用户QoE评价分析49-74

3.1 研究假设的提出49-52

3.1.1 行为意愿对QoE评价影响的研究假设49-51

3.1.2 感知成本、利益、风险对感知价值影响的研究假设51-52

3.1.3 感知价值对QoE评价影响的研究假设52

3.2 构建基于移动云计算的个人用户QoE评价影响因素模型52-53

3.2.1 移动云计算个人用户QoE影响因素模型构建原理52-53

3.2.2 移动云计算个人用户QoE评价影响因素模型的构建53

3.3 研究方法及研究程序设计53-54

3.3.1 研究方法53-54

3.3.2 研究程序设计54

3.4 量表设计54-61

3.4.1 测量项目设计54-57

3.4.2 问卷的预调研57-61

3.5 正式数据收集61-62

3.6 数据分析62-70

3.6.1 信度和效度分析62-64

3.6.2 因子分析64-68

3.6.3 相关分析68-70

3.7 移动云计算的个人用户QoE评价影响因素结构方程模型验证70-72

3.7.1 模型的拟合路径结果70-71

3.7.2 模型的回归结果分析71-72

3.7.3 模型的变量影响情况72

3.8 本章小结72-74

第四章 移动云计算的企业用户QoE评价分析74-93

4.1 移动云计算的企业用户QoE评价指标体系74-80

4.1.1 移动云计算企业用户QoE评价指标体系建立依据74-78

4.1.2 移动云计算企业用户QoE评价指标体系的构建78-80

4.2 移动云计算企业用户QoE评价指标权重的确定80-86

4.2.1 基于层次分析法设置评价体系权重80-86

4.2.2 该评价体系优点86

4.3 移动云计算的企业用户QoE模糊综合评价及其实证分析86-91

4.3.1 构建模糊综合评价模型86-87

4.3.2 选择模糊综合评价模型算法87-88

4.3.3 移动云计算企业用户QoE模糊综合评价实证分析88-91

4.4 本章小结91-93

第五章 移动云计算的QoE优化分析93-123

5.1 多目标优化模型的建立93-106

5.1.1 针对移动云计算个人用户QoE的多目标优化模型93-102

5.1.2 针对移动云计算企业用户QoE的多目标优化模型102-106

5.2 多目标最优化模型求解106-122

5.2.1 模型求解算法研究106-111

5.2.2 针对移动云计算个人用户QoE的多目标优化模型求解111-118

5.2.3 针对移动云计算企业用户QoE的多目标优化模型求解118-122

5.3 本章小结122-123

第六章 研究结论与展望123-128

6.1 研究结果回顾123-125

6.2 管理实践策略建议125-126

6.3 研究局限性及展望126-128

6.3.1 局限性126-127

6.3.2 未来的研究127-128

参考文献128-143

附录A 移动云计算的个人用户QoE评价调研143-147

附录B 移动云计算的企业用户QoE评价指标权重设置调研147-154

附录C 移动云计算的企业用户QoE评价调研154-159

附录D 测量项与所测量因子的回归分析及残差分析159-161

附录E 个人用户QoE评价详细影响路径图161-162

致谢162-164

作者在攻读博士学位期间发表的论文目录164

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