移动云计算是一种将移动互联网与云计算相结合的新技术,用户可将数据的计算和存储等工作迁移至云端来改善其移动终端处理能力弱、存储空间小以及电池续航时间短等缺点。随着移动云计算的发展,用户通过智能手机访问因特网上的任何信息往往是建立在不断数据通信基础上的,然而当通信状况不稳定时,移动客户端需要与云端建立多次连接,会导致很大的能量消耗,这给移动云计算系统的性能带来了巨大的挑战。因此,研究在通信状况不稳定状态基于移动云计算智能手机节能技术成为解决智能手机能耗问题的关键技术。现有移动云计算智能手机节能办法大部分是从传感器切换、休眠机制等移动端方面进行的比较硬性的解决办法,这些方法需要精确切换、休眠的具体时刻。再者从计算迁移在云存储方面进行的,而迁移时刻的设定也存在一定的人工干预。本文针对移动云计算环境,将交互性强用户的访问数据相似性以及特定环境下用户行为数据的可预测性这两个因素考虑在内,减少移动客户端与云建立连接次数,使社交网络的互动关系与数据预存储模式相结合的智能手机节能模型,由此提出了基于用户交互行为最大化的链接预测方法(Maximize Interaction Walk),主要工作在于:(1)交互行为最大化阶段:提出手机节能模型的框架结构以及一种基于用户交互行为的影响最大化方法。本文在数据预测模型的基础上利用基于互动关系改进的交互度方法对已知用户进行访问数据预测。(2)链接预测阶段:提出一种基于互动关系随机游走的算法(Interaction Random walk)。本文结合基于用户行为的社交网络链接预测方法对预测数据进行数据分析筛选,尽可能准确地预测当前用户未来可能访问的数据信息,再利用数据预存储机制来预存上述预测数据,通过降低通信次数的方式达到手机节能的目的。(3)实验分析阶段:实验结果表明,本文所提出的方法在特定的环境下,可以保证不涉及用户背景信息并提高用户下次访问的命中率的情况下,达到预期手机节能的目的。