[发明专利]不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法及系统

权利要求书

1.一种不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：对每个用户收集到的数据集中的数值进行预处理；

步骤S2：每个用户根据预处理的数据，构建一个本地服务质量矩阵，且每个用户将所述本地服务质量矩阵分解为本地用户潜在矩阵和本地服务潜在矩阵；

步骤S3：中央服务器收集所有用户的本地服务潜在矩阵，并整合为全局服务潜在矩阵，所述中央服务器将所述全局服务潜在矩阵发送到所有用户，每个用户根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值。

2.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：对收集到的数据集中的数值进行预处理的方法为：对所述数据集中的数值进行数据转换，使其接近正态分布。

3.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：每个用户将所述本地服务质量矩阵分解为本地用户潜在矩阵和本地服务潜在矩阵的方法为：通过局部损失函数分解所述本地服务质量矩阵。

4.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：每个用户根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值的方法为：每个用户从所述中央服务器获得全局服务潜在矩阵的本地副本，初始化本地用户潜在因子，两者内积为本地预测的服务质量矩阵，随后再迭代更新全局服务潜在矩阵的本地副本和本地用户潜在因子。

5.根据权利要求4述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：初始化本地用户潜在因子的方法为：用很小的随机数初始化本地用户潜在因子。

6.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：所述中央服务器收集所有用户的本地服务潜在矩阵时，引入用户信誉机制来区分不同用户的可信度。

7.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：每个用户根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值后，对于每个用户在本地新观察的服务质量数据，再返回至步骤S1，然后根据预处理的数据，更新本地的服务质量矩阵，基于更新后的服务质量矩阵，更新本地用户潜在矩阵和本地服务潜在矩阵，每个用户把本地服务潜在矩阵的增量更新值上传至所述中央服务器，所述中央服务器收集所有本地服务潜在矩阵的增量更新、整合后对全局服务潜在矩阵更新，所述中央服务器将更新后的全局服务潜在矩阵传输给每个用户；每个用户根据全局服务潜在矩阵去覆盖本地服务潜在矩阵，最后，根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值。

8.根据权利要求7所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：所述中央服务器收集所有本地服务潜在矩阵的增量更新时，引入用户信誉机制来区分不同用户的可信度。

9.根据权利要求1所述的不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法，其特征在于：所述中央服务器收集所有用户的本地服务潜在矩阵时，采用差分隐私技术对用户和中央服务器之间传输的梯度参数进行加密和解密。

10.一种不可靠移动边缘环境下服务质量的预测系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于对每个用户收集到的数据集中的数值进行预处理；

构建模块，用于每个用户根据预处理的数据，构建一个本地服务质量矩阵，且每个用户将所述本地服务质量矩阵分解为本地用户潜在矩阵和本地服务潜在矩阵；

预测模块，用于中央服务器收集所有用户的本地服务潜在矩阵，并整合为全局服务潜在矩阵，所述中央服务器将所述全局服务潜在矩阵发送到所有用户，每个用户根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值。