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摘 要:本发明公开一种云服务QoS深度学习预测模型,所述模型构建过程包括以下步骤:S1:确定本模型的基本概念;S2:根据确定的基本概念,提出QoS深度学习预测模型;S3:提出算法流程,算法流程包括多尺度特征提取和MM‑DNN学习;S4:评估QoS深度学习预测模型的性能。该模型融合了三种尺度的特征:全局、局部和个体特征,通过非负矩阵分解获得全局和个体特征矩阵,从中可以提取全局和个体特征。由于云服务的QoS值会受到地理位置的影响,基于距离相似度计算获取相似用户和相似服务,并形成用户和服务的局部特征。通过深度神经网络分阶段逐步融合这三种特征,进行特征处理和学习,并在每个阶段中使用个体评价对该阶段的特征进行修正,从而更准确地预测云服务的QoS值。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111066541.0 | 专利名称: | 一种云服务QoS深度学习预测模型的构建方法和系统 |
申请日: | 2021-09-13 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/21搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-01-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113743675B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |