[发明专利]基于众包模式的移动Apps对无线网路资源利用的分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及移动Apps对无线网路资源利用的分析方法，具体涉及一种基于众包模式的移动Apps对无线网路资源利用的分析方法。

背景技术

智能终端拉近了人们彼此之间的距离,而自从拥有了面向移动网络的各种移动应用业务，简称移动Apps，智能终端更使人们能够通过Apps所提供的丰富服务内容加强了彼此之间的联系，如视频直播，推送电子邮件，及在线聊天等。然而，Apps的快速增长和网络话务的急剧增加给移动网络带来了巨大的开销。在2013中，全球移动数据流量增长了81％，超过了2012年，每月达到了15GB。除了数据流量，在线聊天程序,如微信和推特,需要周期性地发送约2400个/小时的心跳信号到用于接收推送消息的服务器上，而这些Apps在2015年将达到480亿次的下载量。这些数据和信号风暴极大地消耗了终端资源，如电源，CPU及带宽等，而且有时也会造成一些移动服务的中断，这大大降低了移动网络服务质量的水平。基于以上事实，这也引起了移动通信运营商们对智能终端Apps如何使用基站小区的无线网络资源状况的重视，特别关键的是对资源的控制，服务质量的改善，资源使用的定价等。

虽然网络资源使用状况分析的问题已引起了所有移动运营商们的普遍关注，但一个普遍的现状是现有的研究主要是对智能终端自身的性能以及优化的研究，如对终端上运行的各种移动应用Apps使用智能终端资源状况的分析，而对终端应用如何最优化的利用和消耗小区无线网络资源的状况却缺乏一种有效的方法。目前与终端资源管理相关的研究工作可以分为两类：(1)移动应用Apps对智能终端资源使用状况的分析，该项工作注重于终端端，并针对终端Apps分析智能终端资源的使用状况；(2)网络资源的管理和优化，该项工作是分析用户活动和移动模式是如何影响移动网络资源分配的问题。现有的方案并不能直接用于解决上述问题，因为他们要么只关注于终端端的资源使用情况分析，要么只关注于分析网络资源使用状况时并不考虑终端Apps的影响。因此，对于移动通信运营商而言，他们急需一种有效的方法将移动应用Apps的特征行为与网络话务和网络资源映射与关联起来，特别是以注重于网络端为基础，分析以无线网络为载体的移动应用Apps对无线网络资源的具体使用情况。由此实现网络端无线资源的合理配置，优化使用。

然而，不像智能手机的内部物理资源(其直接只被终端Apps的函数调用)，无线网络资源不仅直接受移动终端上运行的Apps的影响，而且受多种纷繁复杂的无线网络条件的影响，如流量大小和信号强度等。此外，由于在移动网络中众多移动应用App的共存及其对网络的巨大影响，我们即使只专注于移动应用Apps，也很难清楚地将一个App所使用的资源与其他Apps所用的资源相分开。最后，对于每一个特定的移动应用Apps，它们自然适用于不同时间和不同网络条件的区域。因此，移动应用Apps的行为、网络特征及资源使用状况最终频繁地变化着。针对移动应用Apps，诸如这种模糊性、复杂性及动态性等特征对网络资源的分析提出了挑战，而且这也使得移动运营商对移动应用Apps使用资源状况的量化或相对排名等方面变得异常困难。

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的问题作出改进，即本发明要解决的技术问题是提供一种基于众包模式的移动Apps对无线网路资源利用的分析方法，着眼于针对每个移动应用App使用网络资源的情况进行分析，并利用这些知识为移动运营商提供决策建议，如预测，控制及对App所使用的资源进行定量化定价，以提高无线网络资源利用与效率和服务质量水平。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

一种基于众包模式的移动Apps对无线网路资源利用的分析方法，通过一个众包工具和位于服务器上的分析算法，采集移动应用APP行为指标，并对所述行为指标进行数据挖掘；在移动应用APP行为特征指标、无线网络资源及网络话务间建立映射模型，对移动应用App网络资源利用情况进行分析。

所述映射模型为两层因果关系映射模型，通过选取相关的指标作为特征项及其回归依据，在移动应用App和网络话务之间建立一种可量化的映射。

所述两层因果关系映射模型具体为，设计基于随机森林决策树的相似矩阵辅助选择算法，选择与网络话务指标高度相关的移动应用APP性能特征指标，并且开发基于滑动窗口的局部权重散点图平滑算法，以回归所选取的指标建立移动应用App与网络话务之间、网络话务与网络资源利用之间的两层映射，即移动应用App的行为变化可被用来对在较低层的网络话务变化进行建模，并进一步利用网络话务对网络资源进行建模。