基于svm移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析研究.pdf

1、近年來，由于智能移動(dòng)終端得到快速的發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)了移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展。然而，在移動(dòng)應(yīng)用快速發(fā)展同時(shí)并沒有太多重視移動(dòng)應(yīng)用的友好性，從而導(dǎo)致了大量現(xiàn)有的移動(dòng)應(yīng)用使用友好性差，具體表現(xiàn)為用戶使用體驗(yàn)感下降、網(wǎng)絡(luò)資源的利用率低下、用戶個(gè)人隱私和網(wǎng)絡(luò)安全受到了嚴(yán)重的威脅等。隨著移動(dòng)應(yīng)用的不斷發(fā)展，對(duì)移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行友好性分析也開始逐漸受到人們的重視，因此本文將對(duì)基于SVM的移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析系統(tǒng)及其相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。
　　對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)

2、友好性分析系統(tǒng)中關(guān)鍵的SVM分類技術(shù)，本文通過研究現(xiàn)有的有關(guān)分類的國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，比較現(xiàn)有對(duì)移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行分類方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出通過SVM結(jié)合移動(dòng)應(yīng)用在使用過程中的針消耗的能耗數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用分類。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用多分類，本文提出基于平衡二叉樹的多類分類算法。相比原有的普通二叉樹分類算法，可以達(dá)到更高的分類精度，并能夠提高分類速度。
　　其次，為創(chuàng)建移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析系統(tǒng)的評(píng)判算法，本文在研究現(xiàn)有有關(guān)評(píng)判算法的文獻(xiàn)并結(jié)合現(xiàn)有移動(dòng)