基于时间感知面向特征优化的服务QoS预测的深度学习方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了基于时间感知面向特征优化的服务QoS预测的深度学习方法，提出一种基于时间感知面向特征优化的深度学习服务QoS预测模型，在预测准确度方面获得了进一步的提升，在基于时间感知面向特征优化的深度学习服务QoS预测模型中，首先设计了DGRN进行时间感知，来提取基于时间感知的用户/服务特征，其次设计了GRGAN进行特征优化，利用GRGAN中的判别器对优化后的特征进行评价从而训练GRGAN中的生成器，最后利用优化后的特征对QoS值进行预测，提高预测准确度。
《基于时间感知面向特征优化的服务QoS预测的深度学习方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022114379465，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为张佩云;潘朝君;陈禹同;黄文君;陶帅;陈健;谢荣见，申请日期为2022-11-16，公开（公告）日期为2025-02-07，国际专利分类号（IPC）为 H04L 43/55 (2022.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于时间感知面向特征优化的服务QoS预测的深度学习方法，提出一种基于时间感知面向特征优化的深度学习服务QoS预测模型，在预测准确度方面获得了进一步的提升，在基于时间感知面向特征优化的深度学习服务QoS预测模型中，首先设计了DGRN进行时间感知，来提取基于时间感知的用户/服务特征，其次设计了GRGAN进行特征优化，利用GRGAN中的判别器对优化后的特征进行评价从而训练GRGAN中的生成器，最后利用优化后的特征对QoS值进行预测，提高预测准确度。
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