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龍圖騰網恭喜齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114817722B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210445520.8，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法及系統是由魯芹;吳孟偉設計研發完成，并于2022-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于通信技術領域，提供了基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法及系統，其根據用戶位置和改進Jaccard相似系數獲取目標用戶的可信相似鄰居，并利用可信鄰居對初始的用戶?服務QoS矩陣進行數據預填充，解決數據稀疏問題對模型訓練的影響，并利用用戶調用服務的信息，獲取用戶偏好作為預填充QoS矩陣的輔助信息，提高預測精度。將含有輔助信息的預填充QoS矩陣，通過多重雙層棧式降噪自編碼器的學習訓練，得到高準確度預測的QoS值，且能夠突出QoS數據間的關聯特征，避免了傳統模型過擬合現象。

本發明授權基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于多重雙層棧式降噪自編碼器的QoS預測方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取互聯網用戶和用戶調用服務的位置信息；基于互聯網用戶和用戶調用服務的位置信息，在計算用戶和服務QoS向量之間的整體相似度時，引入用戶之間調用服務交集中的QoS值差距，得到目標用戶和服務的相似鄰居；具體的，分別對與目標用戶所處同一自治系統和國家的用戶進行相似度計算，并分別獲取TOP-K個相似用戶，然后對獲取的所有相似用戶再取TOP-K個，以獲得最終目標用戶的相似鄰居，獲取服務的相似鄰居方法和獲取目標用戶的相似鄰居的方法一致；不同用戶所調用的服務不同，則產生的QoS向量是不同的，但存在著不同用戶調用同一服務的現象，也就是產生了交集，稱為交集部分，相對的就是非交集部分；所述互聯網用戶結合改進的Jaccard相似系數得到目標用戶的相似鄰居的公式為： 其中，JUβu,βv表示用戶u和用戶v的Jaccard相似度，QGU為用戶u與用戶v調用服務交集中的QoS值差距；用戶u和用戶v的Jaccard相似度計算公式為： 其中，Su為用戶u調用過的服務集合；Sv為用戶v調用過的服務集合；U為用戶集合，S為服務集合，I為用戶-服務QoS值集合，用戶u，v∈U的QoS向量分別表示為βu、βv，用戶-服務QoS矩陣為R；由相似度計算公式可知，Jβu,βv的值越大，表明用戶u與用戶v相似的可能性越大；用戶u與用戶v調用服務交集中的QoS值差距計算如下所示： 其中，Su,v為用戶u,v∈U調用服務的交集部分；Iui為用戶u調用服務i的QoS值；為用戶v在服務集合Su,v上的平均QoS值；QGU的值越大，表明用戶u與用戶v調用共同服務的QoS值差距越小，兩用戶相似的可能性越大；所述用戶調用服務的信息結合改進的Jaccard相似系數得到服務的相似鄰居的公式為： 其中，Uh為調用過服務h的用戶集合；Uk為調用過服務k的用戶集合；Uh,k為調用過服務h,k∈S的用戶交集部分；S為服務集合；Ihj為用戶j調用服務h的QoS值；為服務k在用戶集合Uh,k上的平均QoS值；采用目標用戶相似鄰居對初始用戶-服務QoS矩陣進行數據預填充，并利用服務的相似鄰居的信息獲取用戶偏好信息，得到含有用戶偏好信息的預填充QoS矩陣；訓練多重雙層棧式降噪自編碼器；基于含有用戶偏好信息的預填充QoS矩陣和訓練好的多重雙層棧式降噪自編碼器，進行多次不同加噪率操作并進行多次編碼和解碼得到QoS預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。