一种多特征融合深度学习服务QoS预测系统及预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种多特征融合深度学习服务QoS预测系统及预测方法，该方法包括：获取用户潜在特征矩阵及服务潜在特征矩阵，并进行初始化，将初始化后的用户潜在特征矩阵和服务潜在特征矩阵经过深度神经网络提取特征图，得到用户特征图和服务特征图；将特征图提取过程中的数据流经过特征转化块处理，与用户特征图/服务特征图归并处理，分别得到用户融合特征图/服务融合特征图；将用户融合特征图及服务融合特征图通过训练后的多特征融合QoS预测网络，得到QoS预测值，提高预测准确度。

《一种多特征融合深度学习服务QoS预测系统及预测方法（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 2023112484103，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;范家俊;黄文君;陈禹同;谢荣见，申请日期为2023-09-26，公开（公告）日期为2024-03-29，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/40 (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：本发明公开了一种多特征融合深度学习服务QoS预测系统及预测方法，该方法包括：获取用户潜在特征矩阵及服务潜在特征矩阵，并进行初始化，将初始化后的用户潜在特征矩阵和服务潜在特征矩阵经过深度神经网络提取特征图，得到用户特征图和服务特征图；将特征图提取过程中的数据流经过特征转化块处理，与用户特征图/服务特征图归并处理，分别得到用户融合特征图/服务融合特征图；将用户融合特征图及服务融合特征图通过训练后的多特征融合QoS预测网络，得到QoS预测值，提高预测准确度。

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