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基于链路预测的手机节能方法

发布时间:2024-12-15 21:45
   移动云计算为部署大量移动服务提供了技术支持,但用户在不稳定的通信条件下访问云资源往往需要大量的能耗,制约了移动云计算的广泛应用.对此,提出了基于用户交互行为最大化的链路预测方法.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.实验结果表明,在保证不涉及用户隐私信息,并提高用户下次访问命中率的情况下,达到了预期的手机节能目的.

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

图1 移动云计算下用户访问数据预测的手机节能策略模型

图1 移动云计算下用户访问数据预测的手机节能策略模型

当用户u向服务器发起请求时,根据该用户和邻居用户交互次数历史数据信息Inter,构建邻居组.采用改进的交互度方法计算邻居组中各个邻居对目标用户的交互度.用户u与v的互动次数表示为I(u,v).基于用户间相互影响力和接触次数(W)的考虑,给出用户交互度的计算公式:


图2 用户相似性特征

图2 用户相似性特征

链路预测推荐方法的关键是计算用户间的相似度,相似度越高的邻居用户的访问数据越可能作为目标用户下一步要访问的数据.用户间的相似性具有媒介性、衰弱性、共同好友性和发散性等特征,如图2所示.针对朋友选择问题,通过对社交网络FriendLink方法进行分析,基于用户行为引入互动关系,以识....


图3 随机游走流程

图3 随机游走流程

针对朋友选择问题,通过对社交网络FriendLink方法进行分析,基于用户行为引入互动关系,以识别社交网络中的不同相关强度的朋友,形成权重社会网络,提出一种基于互动行为局部随机游走的推荐方法,其基本流程如图3所示.随机游走包括2个步骤:(1)通过朋友关系与互动行为,分析出带权的关....


图4 TOP K曲线

图4 TOP K曲线

确定TOPK的值还不能确定预存储数据容量和手机耗能之间的关系,需要确定预存储值的大小与移动端耗电关系.根据式(8)所示的预存储数据容量与手机耗能之间的数量关系,在本实验中,目标用户所有朋友的访问数据容量设为10MB,获得的缓存数据量如图5所示.由图4和图5得出,K取5,缓存的....



本文编号:4016511

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