PolyDroid：基于学习的移动应用定制化
软件工程
2019-02-27 v1
摘要
移动应用的日益普及导致其所部署的资源使用场景大量增加。这促使需要根据用户多样且变化的偏好对移动应用进行定制化。我们提出一个名为 PolyDroid 的系统，用于基于用户偏好自动定制化移动应用。应用开发者提供若干候选配置（称为缩减项），以限制原始应用的资源使用。PolyDroid 的核心挑战在于学习不同缩减项下用户体验的质量。我们提出了一种主动学习技术，仅需少量用户实验即可确定给定资源使用规范下的最优缩减项。在一个包含 20 个多样化开源 Android 应用的基准测试套件上，我们证明 PolyDroid 平均仅用两次用户实验即可获得超过 85% 的最优性能。
引用
@article{arxiv.1902.09589,
title = {PolyDroid: Learning-Driven Specialization of Mobile Applications},
author = {Brian Heath and Neelay Velingker and Osbert Bastani and Mayur Naik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09589},
year = {2019}
}