基于细粒度数据的智能手机续航时间预测模型
作者:
作者单位:

作者简介:

李豁然(1992-),男,博士生,主要研究领域为软件工程,移动互联网,应用机器学习.
刘譞哲(1980-),男,博士,研究员,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为服务计算,系统软件.
梅俏竹(1982-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为信息检索,机器学习,网络挖掘.
梅宏(1963-),男,博士,中国科学院院士,博士生导师,CCF会士,主要研究领域为软件工程,系统软件.

通讯作者:

刘譞哲,E-mail:liuxuanzhe@pku.edu.cn

中图分类号:

TP311

基金项目:

国家杰出青年科学基金(61725201);北京高校卓越青年科学家计划(BJJWZYJH01201910001004)


Predicting Smartphone Battery Life by Fine-grained Usage Data
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61725201); Beijing Outstanding Young Scientist Program (BJJWZYJH01201910001004)

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    摘要:

    如今,智能手机已成为人们日常生活中重要的组成部分.然而,在智能手机软硬件能力高速发展的同时,智能手机的电池能力却未能取得突破性的进展.这导致电池的续航能力经常会成为用户使用智能手机时的体验瓶颈.为了提高用户使用体验的优良感受,一种可行的方法是为用户提供电池续航时间预测.准确的电池续航时间预测能够帮助用户更加高效地规划其使用,从而能够改善其使用体验.由于缺乏高质量数据的支持,现有的电池续航时间预测方法通常比较简单,较难在真实场景下发挥实际用途.为了解决这一问题,基于一组细粒度大规模真实用户数据集,提出了一个智能手机电池续航时间预测模型.为了验证模型的效果,基于51名用户21个月内的细粒度使用数据进行了实验验证.结果显示:用户在发起查询时的使用行为、在当前会话内的使用行为以及其历史使用习惯上,均能够不同程度地帮助电池续航时间预测.总体来说,所提出的模型能够显著提升预测准确度.

    Abstract:

    Smartphones and smartphone apps have undergone an explosive growth in the past decade. However, smartphone battery technology hasn't been able to keep pace with the rapid growth of the capacity and the functionality of devices and apps. As a result, battery has always been a bottleneck of a user's daily experience of smartphones. An accurate estimation of the remaining battery life could tremendously help the user to schedule their activities and use their smartphones more efficiently. Existing studies on battery life prediction have been primitive due to the lack of real-world smartphone usage data at scale. This paper presents a novel method that uses the state-of-the-art machine learning models for battery life prediction, based on comprehensive and real-time usage traces collected from smartphones. The method is evaluated using a dataset collected from 51 users for 21 months, which covers comprehensive and fine-grained smartphone usage traces including system status, sensor indicators, system events, and app status. We find that the battery life of a smartphone can be accurately predicted based on how the user uses the device at the real-time, in the current session, and in history. As a conclusion, the proposed model could significantly raise the prediction accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李豁然,刘譞哲,梅俏竹,梅宏.基于细粒度数据的智能手机续航时间预测模型.软件学报,2021,32(10):3219-3235

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  • 收稿日期:2019-05-22
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  • 在线发布日期: 2020-12-02
  • 出版日期: 2021-10-06
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