一直縈繞心中的思路，利用網絡中用戶的分布和業務需求來預見信道資源分配，以提升網絡的性能。

似乎覺得思想驗證起來過於簡單：統計一下用戶的分布、業務的需求，然後告知算法，算法據此完成資源分配。對比算法是，不知道全局信息，只是來一個服務一個。

這兩天讀了yang 團隊的工作，似有相見恨晚之感。盡管度英文雜誌文章仍然是我們的短板，但是堅持啃了一天，對他們提問題的本事很佩服。隨手記錄幾個：有幾個問題上處於開放狀態，利用大數據分析的方法能夠預測哪些信息？對資源調度而言，需要預測哪些信息？如果將預測到的信息轉換（以應用到資源調度問題中）？如何利用預測信息完成資源調度？老實說，我也就意識到了最後一個問題，還考慮的很膚淺。所以被勾著想看看他們是怎麽建模和分析的。

一直認為所有的分析應該以直觀的洞察為前提。那麽，利用上下文信息完成資源調度，究竟為何、從何可以獲得性能提升呢？這個是最根本的問題。以前的觀點是，若多個燈可以聯合進行資源調度，那麽在業務需求密集的地方應該給配置更多的資源。這只是打破了單燈功率固定的約束。還有嗎？

文中認為：預測的上下文信息是一種大時間尺度上的，而通信資源調度是小時間尺度上的，那麽，預先知道大時間尺度上的信息，真的有幫助嗎？打個比方，你星期天有大把的時間空閑，你在吃飯的時候加快速度節省時間，這有用碼？

期待讀下去有啟發。待續

倒要看看你有啥本事