本发明提供了一种基于多源特征学习的云服务QoS预测方法。该方法包括：利用用户和服务的上下文数据提取用户和服务的显式特征；基于矩阵分解和神经网络相结合的隐式因子嵌入方法，从用户‑服务矩阵中提取用户和服务的深层隐式特征；将显式特征与隐式特征拼接，得到用户‑服务调用记录对应的多源特征矩阵；利用基于卷积神经网络的联合深层网络，学习得到多源特征矩阵的局部‑全局特征组合，进而得到用户对云服务的QoS预测。本发明实现了从多源信息中学习高阶特征组合，并充分考虑了特征序列对特征组合学习的影响，从而有效的提高了QoS预测精度。