在移动互联网时代,随着智能手机的运算性能不断提升,电池续航时间短的问题日渐突显。由于短时间内电池技术无法取得革命性发展,优化应用程序的能耗效率已成为解决移动设备续航问题的主要突破口。移动浏览器作为智能手机的主要信息入口,具有极其重要的地位,其各个运行阶段均存在着能耗效率问题。国内外已有工作充分研究了移动浏览器在网页加载过程中(如下载、解析、和渲染等阶段)的能耗效率问题,但在网页加载完成之后,由用户滑动和缩放手势操作引起的能耗效率问题却缺乏深入的研究。通过真实实验发现,在移动浏览器滑动和缩放网页时,智能手机的功耗比待机状态时的功耗大幅提升250%-350%。通过浏览器源码与实验分析发现,滑动和缩放手势操作的功耗与手势事件处理频率之间存在线性关系,因此可通过降低手势事件处理频率来节约功耗。然而,一味地降低手势事件处理频率会损害用户的交互体验,因此提出一个三次曲线模型和一个线性模型作为用户偏好模型,分别用于动态调节滑动手势和缩放手势事件的处理频率。为了向每个用户提供个性化的手势事件处理频率调节功能,利用SVR(Support Vector Regression,支持向量回归)技术设计一个手势事件处理频率学习策略,并通过定期收集用户的偏好数据为用户训练个性化的偏好模型。为验证手势事件处理频率学习策略的有效性,基于Chromium项目开源代码实现了一个移动浏览器手势操作节能框架eBrowser,具体由一个云端模型训练模块和一个客户端移动浏览器构成。具体实验方案包括:(1)通过测量浏览不同类型网页时的功耗来验证其节能效果;(2)通过收集用户体验评分来评估其用户体验;(3)通过测量一次训练周期内的流量、时延以及功耗来评测其性能开销。基于100个用户的实际测试结果表明,eBrowser框架节约移动浏览器手势操作功耗可达43.8%,对用户交互体验造成较低的影响,并造成可接受的性能开销。