申请/专利权人：中国计量大学;浙江浙旅投数字科技有限公司;浙江省旅游投资集团有限公司;浙江工业大学

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117540086A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06N3/042;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：一种基于服务互补关系学习模型的RESTful服务二次推荐方法，首先建立了一种服务互补关系学习模型，并设置了服务互补关系规则；在此基础上，提取初始服务互补关系，使用服务功能相似信息对初始服务互补关系进行拓展，并构建互补关系图结构；其次，结合掩码图注意力机制在互补关系图结构上进行表示学习，得到RESTful服务和服务功能的嵌入向量。然后，计算嵌入向量之间的距离，并利用合页损失函数缩小具有互补关系的嵌入向量之间的距离；最后，根据用户输入，找出具有互补关系的RESTful服务，进行二次服务推荐。本发明充分挖掘RESTful服务之间的互补关系，提高服务推荐的精确度与效率。

主权项：1.一种基于服务互补关系学习模型的RESTful服务二次推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：创建服务互补关系学习模型，建立RESTful服务调用数据集，设置服务互补关系规则，提取初始服务互补关系，过程如下：1.1、服务互补关系学习模型：能够学习RESTful服务数据样本间的服务互补关系，并以此进行二次推荐的深度学习模型，用符号SCRM表示；1.2、RESTful服务调用数据集：有关服务、服务调用序列、服务组合的数据样本集合，用符号C表示；1.3、服务互补关系规则：在SCRM中，用于描述两项RESTful服务之间互补关系强弱的相关信息；1.4、提取初始服务互补关系：根据步骤1.3中制定的服务互补关系规则，提取C中的初始服务互补关系；步骤2：利用服务功能相似信息，对步骤1.4中所提取的初始服务互补关系进行拓展，得到功能服务互补关系，过程如下：2.1、服务功能相似信息：对于任意两项RESTful服务，若从属的服务功能存在相同项，则称两者是功能相似的，相似的程度使用服务功能相似度进行衡量；2.2、拓展初始服务互补关系：在RESTful服务调用数据集中，找出功能相似的RESTful服务对初始服务互补关系进行拓展，得到功能服务互补关系；步骤3：基于初始服务互补关系和功能服务互补关系构建互补关系图结构，过程如下：3.1、互补关系图结构：在SCRM中，用于描述初始服务互补关系和功能服务互补关系的有向带权图，定义为ACWG＝V，E，W，其中，ACWG代表互补关系图结构，V代表节点集，E代表有向边集，W代表权重矩阵；3.2、构建互补关系图结构：将初始服务互补关系和功能服务互补关系转化为互补关系图结构中的节点、有向边和边权重；步骤4：基于表示学习将RESTful服务转化为嵌入向量，利用掩码式图注意力机制从步骤3构建的互补关系图结构AWCG中学习注意力系数，结合注意力系数对嵌入向量进行优化，过程如下：4.1、表示学习将数据样本转化为低维向量表示，在SCRM中，通过表示学习先将任意的RESTful服务a转化成维度为d的嵌入向量εa，d是代表维度大小的超参数；4.2、结合掩码式图注意力机制用于学习互补关系图结构，得到注意力系数；4.3、注意力系数对嵌入向量的优化：利用节点与其邻居节点之间的注意力系数对嵌入向量进行加权平均处理；步骤5：计算SCRM中不同RESTful服务的向量距离，将服务功能转化为嵌入向量，计算不同服务功能的向量距离，过程如下：5.1RESTful服务的向量距离：通过步骤4可将RESTful服务映射至向量空间，将不同RESTful服务在向量空间中的距离大小称为RESTful服务的向量距离；5.2服务功能的转化：利用表示学习，将服务功能转化为嵌入向量；5.3服务功能的向量距离计算过程：通过步骤5.2可将服务功能映射至向量空间，将不同服务功能在向量空间中的距离大小称为服务功能的向量距离；步骤6：利用梯度下降算法与合页损失函数优化SCRM，缩小具有互补关系的RESTful服务、服务功能之间的向量距离，其中，梯度下降算法是深度学习中一种优化算法，用于寻找函数的局部极小值，合页损失函数是一种常用于半监督学习的损失函数；步骤7：利用SCRM，找出与用户输入具有互补关系并且距离最近的RESTful服务和服务功能，实现二次推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国计量大学;浙江浙旅投数字科技有限公司;浙江省旅游投资集团有限公司;浙江工业大学 基于服务互补关系学习模型的RESTful服务二次推荐方法

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