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一种基于协同过滤与BG/NBD模型数据预测的智能手机节能策略
被引量：
4
1
作者
徐九韵
管超
+2 位作者
杨丹
徐翔睿
李政军
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1139-1146,共8页
为了节省智能手机电池的能源,基于用户访问数据的可预测性,提出一个基于用户访问数据预测的手机节能策略模型。利用基于混合变量属性的K-means算法对已知用户进行聚类分组,建立相似用户群;利用BG/NBD模型对用户连续搜索期望进行预测;针...
为了节省智能手机电池的能源,基于用户访问数据的可预测性,提出一个基于用户访问数据预测的手机节能策略模型。利用基于混合变量属性的K-means算法对已知用户进行聚类分组,建立相似用户群;利用BG/NBD模型对用户连续搜索期望进行预测;针对有价值的用户,结合协同过滤推荐算法,通过相似用户的历史数据分析预测当前用户未来可能访问的数据信息;利用数据预存储机制预存上述预测数据,通过降低通信次数的方式达到手机节能的目的。初步实验结果表明,所提出的节能策略可以在不影响用户使用满意度的情况下节省约13%以上的能量。
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K-MEANS算法
BG/NBD模型
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题名
一种基于协同过滤与BG/NBD模型数据预测的智能手机节能策略
被引量：
4
1
作者
徐九韵
管超
杨丹
徐翔睿
李政军
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
广西大学计算机与电子信息学院
山东法官培训学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1139-1146,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572295)~~
文摘
为了节省智能手机电池的能源,基于用户访问数据的可预测性,提出一个基于用户访问数据预测的手机节能策略模型。利用基于混合变量属性的K-means算法对已知用户进行聚类分组,建立相似用户群;利用BG/NBD模型对用户连续搜索期望进行预测;针对有价值的用户,结合协同过滤推荐算法,通过相似用户的历史数据分析预测当前用户未来可能访问的数据信息;利用数据预存储机制预存上述预测数据,通过降低通信次数的方式达到手机节能的目的。初步实验结果表明,所提出的节能策略可以在不影响用户使用满意度的情况下节省约13%以上的能量。
关键词
访问
数据
预
测
K-MEANS算法
BG/NBD模型
协同过滤推荐
数据预存储
Keywords
data forecasting
K-means algorithm
BG/NBD model
collaborative filtering recommendation
data prestorage mechanism
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于协同过滤与BG/NBD模型数据预测的智能手机节能策略
徐九韵
管超
杨丹
徐翔睿
李政军
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
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