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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114817722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210445520.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法及系统是由鲁芹;吴孟伟设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，提供了基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法及系统，其根据用户位置和改进Jaccard相似系数获取目标用户的可信相似邻居，并利用可信邻居对初始的用户‑服务QoS矩阵进行数据预填充，解决数据稀疏问题对模型训练的影响，并利用用户调用服务的信息，获取用户偏好作为预填充QoS矩阵的辅助信息，提高预测精度。将含有辅助信息的预填充QoS矩阵，通过多重双层栈式降噪自编码器的学习训练，得到高准确度预测的QoS值，且能够突出QoS数据间的关联特征，避免了传统模型过拟合现象。

本发明授权基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多重双层栈式降噪自编码器的QoS预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取互联网用户和用户调用服务的位置信息；基于互联网用户和用户调用服务的位置信息，在计算用户和服务QoS向量之间的整体相似度时，引入用户之间调用服务交集中的QoS值差距，得到目标用户和服务的相似邻居；具体的，分别对与目标用户所处同一自治系统和国家的用户进行相似度计算，并分别获取TOP-K个相似用户，然后对获取的所有相似用户再取TOP-K个，以获得最终目标用户的相似邻居，获取服务的相似邻居方法和获取目标用户的相似邻居的方法一致；不同用户所调用的服务不同，则产生的QoS向量是不同的，但存在着不同用户调用同一服务的现象，也就是产生了交集，称为交集部分，相对的就是非交集部分；所述互联网用户结合改进的Jaccard相似系数得到目标用户的相似邻居的公式为： 其中，JUβu,βv表示用户u和用户v的Jaccard相似度，QGU为用户u与用户v调用服务交集中的QoS值差距；用户u和用户v的Jaccard相似度计算公式为： 其中，Su为用户u调用过的服务集合；Sv为用户v调用过的服务集合；U为用户集合，S为服务集合，I为用户-服务QoS值集合，用户u，v∈U的QoS向量分别表示为βu、βv，用户-服务QoS矩阵为R；由相似度计算公式可知，Jβu,βv的值越大，表明用户u与用户v相似的可能性越大；用户u与用户v调用服务交集中的QoS值差距计算如下所示： 其中，Su,v为用户u,v∈U调用服务的交集部分；Iui为用户u调用服务i的QoS值；为用户v在服务集合Su,v上的平均QoS值；QGU的值越大，表明用户u与用户v调用共同服务的QoS值差距越小，两用户相似的可能性越大；所述用户调用服务的信息结合改进的Jaccard相似系数得到服务的相似邻居的公式为： 其中，Uh为调用过服务h的用户集合；Uk为调用过服务k的用户集合；Uh,k为调用过服务h,k∈S的用户交集部分；S为服务集合；Ihj为用户j调用服务h的QoS值；为服务k在用户集合Uh,k上的平均QoS值；采用目标用户相似邻居对初始用户-服务QoS矩阵进行数据预填充，并利用服务的相似邻居的信息获取用户偏好信息，得到含有用户偏好信息的预填充QoS矩阵；训练多重双层栈式降噪自编码器；基于含有用户偏好信息的预填充QoS矩阵和训练好的多重双层栈式降噪自编码器，进行多次不同加噪率操作并进行多次编码和解码得到QoS预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。