PDS-Net 抗噪预测模型

QoS预测更精准

一种双分支概率深度监督网络，能识别并抑制特征噪声，提升服务质量预测的准确度。

Wang, Ziliang · 张小洪 · Li, Zeshi · 黄晟 · 鄢萌

IEEE Transactions on Services Computing 2025

参数信息

平均MAE改善

8.91 %

平均MAE改善

8.32 %

技术优势

能识别特征噪声

条件噪声识别损失函数利用标签信息精确定位对象中的噪声特征，无需额外噪声标注。

能自动抑制噪声

识别出噪声特征后，PDS-Net将先验分布向后验对齐并传播到中间层，无需人工干预即可降低噪声干扰。

应用场景

• 服务计算：提升真实服务环境中QoS预测的鲁棒性
• 推荐系统：改善含噪数据下推荐系统的用户满意度
• 智能服务质量：为智能QoS预测提供抗噪模型基础