服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支，是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展，服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。本书围绕此议题，针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题，分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案，集中体现该领域**的研究成果与发展动态。