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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. 相似文献
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