运行数据驱动的手机性能需求推断与感知分析

针对传统用户需求分析方法存在的主观性强、需求描述难以量化等问题,提出了基于运行数据的性能需求推断方法.首先采用分布拟合法对运行性能数据进行拟合和估计.在此基础上,确定用户需求区间,并以累计概率分布的逼近函数——Sigmoid-like来构建用户需求满足度函数.基于该函数提出了用户性能需求推断公式,并将推断结果与用户感知结果进行对比分析.最后,以手机电池容量性能需求为例,利用自主研发的Smart Monitor系统采集到的手机日耗电量、电池剩余电量、充电次数等数据,对志愿者的手机电池日耗电量进行2次推断实验.2次实验的结果误差均小于5.00%,验证了所提出的理论方法具有可靠性.