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摘 要:本发明公开了基于用户‑服务交互图的深度学习云服务QoS预测方法,根据用户‑服务原始QoS矩阵构建用户‑服务交互图,进而获取用户和服务的特征向量,根据用户/服务特征向量计算相似度,根据相似度获取用户/服务特征向量集;基于两个高效深度卷积单元构建双流深度神经网络模型,将获取的用户特征向量集作为其中一个高效深度卷积单元的输入,将获取的服务特征向量集作为另一个高效深度卷积单元的输入,对双流深度神经网络模型进行训练;利用训练好的双流深度神经网络模型预测某用户对某服务的QoS值,得到QoS预测结果。本发明通过构建用户‑服务交互图以及通过设计双流深度神经网络结构,使得云服务QoS预测值更加准确。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210093058.X | 专利名称: | 基于用户-服务交互图的深度学习云服务QoS预测方法 |
申请日: | 2022-01-26 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |