随着云计算模式的发展,移动App已经成为互联网用户接入和使用云服务的主要入口。为了使得移动App提供更好的功能和用户体验，黄罡教授、刘譞哲副教授课题组在国家863计划课题“云端和终端资源自适应协同与调度平台”的支持下，提出了“云--端深度融合并协同工作”的技术思路并开展深入研究。并在面向云--端融合的移动互联网应用与服务优化方面取得了显著进展。自2015年9月以来，在CCF A类期刊和会议IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)、International Conference on Software Engineering(ICSE)、International World Wide Web Conference(WWW)上和ACM SigCom/SigMetrics的旗舰会议Internet Measurement Conference(IMC)发表论文多篇。
针对移动Web应用加载性能不佳问题，发表在TMC上论文“Demystfying the Imperfect Client-Side Cache Performance of Mobile Web Browsing"首次发现现有移动Web应用及浏览器内核在数据缓存方面存在很大的局限性，并尝试给出了一种云--端协同的数据同步技术解决方案，使得数据缓存率提升80%以上，接近理论上限值。刘譞哲副教授、博士生马郓为共同第一作者。
课题组与国内领先的移动应用市场豌豆荚一起，在国际上首次完成了移动App的使用用云服务性能建模与度量，为移动应用和服务优化提供重要基础和方向指导，论文“Characterizing Smartphone Usage Patterns from Millions of Android Users"发表在ACM SigComm/SigMetics的旗舰会议IMC2015上。在此基础上，课题组进一步完成了基于用户操作行为的移动App偏好选择技术，能够针对不同设备的软硬件配置、不同网络环境进行移动应用选择和体验优化，论文“Voting with Their Feet:Inferring User Preferences from App Management Activities”被国际互联网领域顶级会议WWW2016录用。博士生李豁然为第一作者。
针对Android设备碎片化导致同一App在不同设备上性能和体验多样化问题，课题组首次提出了一种移动App的云服务排序技术，帮助应用开发者更准确地定位需要关注的重要设备，极大地提升应用体验优化保障的效率，论文“PRADA:Prioritizing Android Devices for Apps by Mining Large-Scale Usage Data".被国际软件工程领域顶级会议ICSE2016录用。硕士生陆璇为第一作者。
