Blockchain es una tecnología innovadora de registro distribuido que se utiliza ampliamente para construir aplicaciones de próxima generación sin el apoyo de un tercero de confianza. Con la evolución constante del paradigma de computación orientada a servicios (SOC), ha surgido Blockchain-as-a-Service (BaaS), que facilita el desarrollo de aplicaciones basadas en blockchain. Para desarrollar un sistema basado en blockchain de alta calidad, los usuarios deben seleccionar servicios de blockchain (pares) altamente confiables que ofrezcan una excelente calidad de servicio (QoS). Dado el gran número de servicios de blockchain que conducen a datos de QoS escasos, seleccionar los servicios personalizados óptimos es un desafío. Por lo tanto, mejoramos el filtrado colaborativo neuronal y proponemos un algoritmo de predicción de confiabilidad de servicios de blockchain basado en QoS bajo BaaS, llamado filtrado colaborativo neuronal modificado (MNCF). En este modelo, combinamos una red neuronal con factorización de matrices para realizar filtrado colaborativo para los vectores de características latentes de los usuarios. Además, se introduce el aprendizaje multitarea para compartir diferentes parámetros y mejorar el rendimiento del modelo. Experimentos basados en un conjunto de datos del mundo real a gran escala validan su rendimiento superior en comparación con las líneas base.