[发明专利]基于多源特征学习的云服务QoS预测方法有效
| 申请号： | 202010322208.0 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111541570B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 丁丁;夏有昊;李浥东;畅振华 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/08;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多源特征学习的云服务QoS预测方法。该方法包括：利用用户和服务的上下文数据提取用户和服务的显式特征；基于矩阵分解和神经网络相结合的隐式因子嵌入方法，从用户‑服务矩阵中提取用户和服务的深层隐式特征；将显式特征与隐式特征拼接，得到用户‑服务调用记录对应的多源特征矩阵；利用基于卷积神经网络的联合深层网络，学习得到多源特征矩阵的局部‑全局特征组合，进而得到用户对云服务的QoS预测。本发明实现了从多源信息中学习高阶特征组合，并充分考虑了特征序列对特征组合学习的影响，从而有效的提高了QoS预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 学习 服务 qos 预测 方法 | ||
【主权项】：
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