基于金字塔结构的多特征提取的服务QoS预测方法

    公开(公告)号:CN116011662A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202310053430.9

    申请日:2023-02-02

    Abstract: 本发明公开基于金字塔结构的多特征提取的服务QoS预测方法,对预先获取的原始用户‑服务QoS矩阵进行非负矩阵分解,获得用户个体特征矩阵和服务个体特征矩阵,得到个体特征;用户个体特征矩阵和服务个体特征矩阵拟合,得到全局特征矩阵;在全局特征矩阵中提取相似用户对相似服务的拟合QoS值,获得局部特征矩阵;对局部特征矩阵进行特征提取,获得局部特征;对全局特征矩阵进行特征提取,得到全局特征;对个体特征、局部特征和全局特征进行特征优化和特征融合,获得优化的顶层特征、优化的中层特征和优化的底层特征,并输入服务QoS预测模型,预测输出QoS预测值。本发明考虑不同特征之间的交互,以实现准确的QoS预测。

    一种基于区块链的数据共享方法

    公开(公告)号:CN115982746A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310257598.1

    申请日:2023-03-17

    Inventor: 张佩云 潘朝君

    Abstract: 本申请涉及一种基于区块链的数据共享方法。该方法包括:数据拥有方生成共享数据密文上传到IPFS,获得数据存储地址,设置属性访问策略和对对称加密密钥加密,输出对称密钥密文,将对称密钥密文和数据存储地址写入智能合约,共识节点获取第一存储地址证明和第二存储地址证明,验证地址的正确性和当前地址是否有效,确认当前地址有效后将数据存储地址的第一哈希值写入区块链,数据需求方根据自身属性集生成属性密钥与身份信息提交到区块链,进行属性验证和身份信息验证,通过后获取对称加密密钥及数据存储地址,向IPFS获取共享数据密文解密获得共享数据。可以灵活的实现一对一或者一对多的数据共享控制。

    基于用户-服务交互图的深度学习云服务QoS预测方法

    公开(公告)号:CN114117945B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210093058.X

    申请日:2022-01-26

    Abstract: 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。

    一种可信区块链分片性能优化方法

    公开(公告)号:CN113807847A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111080320.9

    申请日:2021-09-15

    Inventor: 张佩云

    Abstract: 本发明公开了一种可信区块链分片性能优化方法,包括:基于信任评测项自动收集分片节点状态数据和行为数据并存储于可信区块链中;计算分片节点信任度;动态更新节点信任度,根据分片的信任需求自适应动态调节节点信任更新频率;以分片容错率、片内信任度和跨片边数作为衡量指标,构建可信区块链分片性能优化模型;该可信区块链分片性能优化模型以在最小跨片边数的基础上片内信任度最高为约束条件,计算得到交易的最优分片分配结果,且计算得到的分片容错率小于分片容错率阈值。本发明能够减少分片内部恶意节点攻击和节点不合作的风险,减少跨片通信量,提高区块链交易处理的可信性和吞吐量,降低交易时延,从而提升区块链的可扩展性。

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