申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743678A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F8/70;G06F40/30;G06F18/22;G06F18/213;G06F18/2431;G06F18/25;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于API推荐领域，具体涉及一种基于相关性和兼容性融合的WebAPI推荐方法，包括：根据API功能描述文档和Mashup功能描述文档获取API和Mashup的向量表示；利用API与Mashup的历史调用记录构造的交互矩阵、共现矩阵，并使用API的向量计算余弦相似度并构造相似度矩阵，提取Mashup与API的交互特征向量、API与API的交互特征向量以及API与API的相似度特征向量；对提取的向量进行融合，并进行API推荐；本发明有助于API推荐有效地挖掘Mashup与API之间的功能交互、API与API之间的关系以及API的隐含特征，并优化API推荐结果的准确性与兼容性。

主权项：1.一种基于相关性和兼容性融合的WebAPI推荐方法，其特征在于，包括：S1：从ProgrammableWeb数据集获取原始数据；所述原始数据包括：API的功能描述文档、Mashup的功能描述文档、Mashup与API的历史调用记录、Mashup开发人员的需求描述文档；S2：采用卷积神经网络分别提取API功能描述文档和Mashup功能描述文档的语义特征，分别得到API和Mashup的向量表示；S3：利用API与Mashup的历史调用记录构造API与Mashup的交互矩阵并根据提取API与Mashup的交互特征向量；利用API与Mashup的历史调用记录构造API与API的共现矩阵并提取API与API的交互特征向量；使用API的向量表示计算余弦相似度并构造API相似度矩阵以提取API与API的相似度特征向量；S4：将Mashup的嵌入向量和Mashup与API的交互特征向量连接起来，将API的嵌入向量和API与API的交互特征向量以及API与API的相似度特征向量连接起来，实现特征融合；S5：根据融合后的特征进行API推荐，得到API推荐列表。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于相关性和兼容性融合的Web API推荐方法

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