Diversity in Smartphone UsageAbstra

Diversity in Smartphone Usage
Abstract
Abstract – Using detailed traces from 255 users, we conduct a comprehensive study of smartphone use. We characterize intentional user activities – interactions with the device and the applications used – and the impact of those activities on network and energy usage. We find immense diversity among users. Along all aspects that we study, users differ by one or more orders of magnitude. For instance, the average number of interactions per day varies from 10 to 200, and the average amount of data received per day varies from 1 to 1000 MB. This level of diversity suggests that mechanisms to improve user experience or energy consumption will be more effective if they learn and adapt to user behavior. We find that qualitative similarities exist among users that facilitate the task of learning user behavior. For instance, the relative application popularity for can be modeled using an exponential distribution, with different distribution parameters for different users. We demonstrate the value of adapting to user behavior in the context of a mechanism to predict future energy drain. The 90th percentile error with adaptation is less than half compared to predictions based on average behavior across users. Categories and Subject Descriptors C.4 [Performance of systems] Measurement techniques

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความหลากหลายในการใช้งานสมาร์ทโฟนบทคัดย่อนามธรรม – ใช้ร่องรอยอย่างละเอียดจากผู้ใช้ 255 เราทำการศึกษาครอบคลุมการใช้งานสมาร์ทโฟน เรากำหนดลักษณะผู้ใช้มิกิจกรรม – โต้ตอบกับอุปกรณ์ และโปรแกรมประยุกต์ที่ใช้ – และผลกระทบของกิจกรรมบนเครือข่ายและพลังงานเหล่านั้น เราพบความหลากหลายอย่างมากในหมู่ผู้ใช้ พร้อมทุกด้านที่เราศึกษา ผู้ใช้แตกต่างจากอย่าง น้อยหนึ่งอันดับของขนาด ตัวอย่าง เฉลี่ยจำนวนการโต้ตอบสำหรับแต่ละวันไปจน 10 ถึง 200 และข้อมูลที่ได้รับต่อวันโดยเฉลี่ยแตกต่างกันไปจาก 1 ถึง 1000 MB ระดับของความหลากหลายนี้ชี้ให้เห็นว่า กลไกในการปรับปรุงผู้ใช้ประสบการณ์ หรือการใช้พลังงานจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าพวกเขาเรียนรู้ และปรับให้เข้ากับลักษณะการทำงานของผู้ใช้ เราพบว่า มีความคล้ายคลึงเชิงคุณภาพในหมู่ผู้ที่ช่วยงานในการเรียนรู้ลักษณะการทำงานของผู้ใช้ เช่น ความสัมพันธ์กับแอพลิเคชันสำหรับสามารถสร้างแบบจำลองด้วยการกระจายการเนน พารามิเตอร์การกระจายแตกต่างกันสำหรับผู้ใช้อื่น เราแสดงให้เห็นถึงมูลค่าของการดัดแปลงการทำงานของผู้ใช้ในบริบทของระบบในการทำนายการไหลของพลังงานในอนาคต ข้อผิดพลาดของการ percentile 90 ด้วยปรับไม่น้อยกว่าครึ่งเมื่อเทียบกับการคาดคะเนโดยเฉลี่ยลักษณะการทำงานระหว่างผู้ใช้ ประเภทและเทคนิคการวัดเรื่องตัวบอก C.4 [ประสิทธิภาพของระบบ]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความหลากหลายในการใช้งานมาร์ทโฟน
บทคัดย่อ
บทคัดย่อ - การใช้ร่องรอยรายละเอียดจากผู้ใช้ 255 คนเราดำเนินการศึกษาที่ครอบคลุมการใช้งานมาร์ทโฟน เราลักษณะกิจกรรมของผู้ใช้โดยเจตนา - ปฏิสัมพันธ์กับอุปกรณ์และการใช้งานที่ใช้ - และผลกระทบของกิจกรรมที่ผู้ที่อยู่ในเครือข่ายและการใช้พลังงาน เราพบความหลากหลายอันยิ่งใหญ่ในหมู่ผู้ใช้ พร้อมทุกด้านที่เราศึกษาผู้ใช้แตกต่างกันโดยหนึ่งหรือมากกว่าคำสั่งของขนาด ยกตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของการมีปฏิสัมพันธ์ต่อวันแตกต่างกันไป 10-200 และจำนวนเงินเฉลี่ยของข้อมูลที่ได้รับต่อวันแตกต่างกันไป 1-1000 MB ระดับของความหลากหลายนี้แสดงให้เห็นว่ากลไกในการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้หรือการใช้พลังงานจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าพวกเขาเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้ เราจะพบว่ามีลักษณะคล้ายคลึงคุณภาพอยู่ในหมู่ผู้ใช้งานที่อำนวยความสะดวกในการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้ ยกตัวอย่างเช่นการประยุกต์ใช้ความนิยมญาติสามารถจำลองโดยใช้การกระจายชี้แจงกับพารามิเตอร์การกระจายที่แตกต่างกันสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกัน เราแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของการปรับตัวเข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้ในบริบทของกลไกในการทำนายท่อระบายน้ำพลังงานในอนาคต ข้อผิดพลาดที่ร้อยละ 90 ที่มีการปรับตัวน้อยกว่าครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมเฉลี่ยผู้ใช้ทั่ว ประเภทและอธิบายเรื่อง C.4 [ผลการดำเนินงานของระบบ] เทคนิคการวัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความหลากหลายในการใช้ที่เป็นนามธรรมนามธรรม–มาร์ทโฟน

ใช้ร่องรอยจาก 255 รายละเอียดผู้ใช้ เราศึกษาอย่างละเอียดในการใช้มาร์ทโฟน เราให้ลักษณะเจตนาผู้ใช้กิจกรรม–ปฏิสัมพันธ์กับอุปกรณ์และโปรแกรมที่ใช้ ) และผลกระทบของกิจกรรมบนเครือข่าย และการใช้พลังงาน เราพบความหลากหลายอันยิ่งใหญ่ในหมู่ผู้ใช้ พร้อมทุกด้าน ที่เราเรียนผู้ใช้ที่แตกต่างกันโดยคำสั่งของขนาดหนึ่ง หรือมากกว่า ตัวอย่าง จำนวนครั้งต่อวันไปจาก 10 ถึง 200 และปริมาณเฉลี่ยของข้อมูลที่ได้รับต่อวันจะแตกต่างกันจาก 1 ถึง 1000 MB ระดับของความหลากหลายนี้แสดงให้เห็นว่ากลไกเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ หรือพลังงานที่ใช้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าพวกเขาได้เรียนรู้และปรับให้เข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้เราพบว่ามีความคล้ายคลึงกัน คุณภาพของผู้ใช้ที่อำนวยความสะดวกในงานของการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้ ตัวอย่าง การประยุกต์ใช้ความนิยมญาติสามารถจำลองโดยใช้การแจกแจงแบบเลขชี้กำลังที่มีการแจกแจงที่แตกต่างกันสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกัน เราแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของการปรับพฤติกรรมของผู้ใช้ในบริบทของกลไกที่จะทำนายระบายพลังงานในอนาคตร้อยละ 90 ของข้อผิดพลาดน้อยกว่าครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับการคาดการณ์โดยเฉลี่ยพฤติกรรมผ่านผู้ใช้ ประเภทและหัวข้อใน c.4 [ ] เทคนิคการวัดสมรรถนะของระบบ