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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法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：CN115809721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211403877.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法是由陈真;马信宏;曾叶鸿设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法，属于服务质量预测领域，所述预测方法包括以下步骤：步骤1，获取云API服务质量数据集；步骤2，设计异常点检测模块，检测筛除云API服务质量数据集离群点；步骤3，设计空间位置信息优化模块，充分提取经纬坐标产生的信息；步骤4，构建可自适应的三维张量网络模型，将处理后的用户特征和云API特征输入三维张量网络模型中，得到高阶特征交互后产生的新特征信息；步骤5，将新特征信息输入深度神经网络层中充分学习，最后通过全连接层得到云API服务质量预测值。本发明设计的方法在多种数据密度场景下都具有更精确的预测效果和较高的鲁棒性。

本发明授权基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维张量高阶特征交互的云API服务质量预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，获取云API服务质量数据集； 根据业务需求的服务质量预测目标，采集云API服务质量数据集； 具体为：利用云API服务质量监测工具在不同地区以随机分布的方式对云API服务质量数据进行采集，除必需的用户标号、云API标号和服务质量值外，选取有益的用户、云API特征数据加入采集的服务质量数据集中；最终用户特征UF，云API特征AF表示为： 其中，UID为用户标号，AID是云API标号，UID和AID均为必选项；Uc表示选择的用户有益特征，Ac表示选择的云API有益特征； 步骤2，设计异常点检测模块，检测筛除云API服务质量数据集异常离群点； 步骤3，设计空间位置信息优化模块，充分提取经纬坐标产生的信息； 将经纬坐标提取为具体的地理坐标信息，增强用户特征和云API特征的可解释性； 步骤4，构建可自适应的三维张量高阶特征交互网络模型，将步骤3增强后的用户特征和云API特征输入TDN网络模型中，得到高阶特征交互后产生的新特征信息； 新特征信息如下所示： 其中，xl为TDN第l中间层的特征向量，x0为初始的嵌入向量，Wl为前面设定的三维张量第一维取l时得到的矩阵，bl为第l中间层的偏置项； 将步骤2-3处理完的云API服务质量数据集，输入三维张量高阶特征交互模型中，生成高阶特征交互后的结果向量； 步骤5，将新特征信息输入深度神经网络层中，其结果向量通过全连接层得到云API服务质量预测值； 将步骤4的结果向量输入深度神经网络层中充分学习，再经过一个全连接层获得最终的预测结果。

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燕山大学，其通讯地址为：066000 河北省秦皇岛市海港区河北大街438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”。

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