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公开(公告)号：CN115268995B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210955095.7
申请日：2022-08-10
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的Web API推荐方法及系统，方法包括：获取Mashup和Web API数据，构建Mashup和Web API的知识图谱；其中知识图谱包括：功能属性实体和非功能属性实体；基于知识图谱的嵌入学习技术，得到功能属性实体的相似匹配度；基于Mashup的监控数据，得到非功能属性实体的影响度；将相似匹配度和影响度进行融合，基于融合结果以实现Web API的推荐。系统包括：图谱构建模块、匹配度计算模块、影响度计算模块及属性融合模块。本发明能够提升Mashup和Web API之间的匹配精度，能够增强所推荐的Web API的服务可用性。
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公开(公告)号：CN115268995A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210955095.7
申请日：2022-08-10
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的Web API推荐方法及系统，方法包括：获取Mashup和Web API数据，构建Mashup和Web API的知识图谱；其中知识图谱包括：功能属性实体和非功能属性实体；基于知识图谱的嵌入学习技术，得到功能属性实体的相似匹配度；基于Mashup的监控数据，得到非功能属性实体的影响度；将相似匹配度和影响度进行融合，基于融合结果以实现Web API的推荐。系统包括：图谱构建模块、匹配度计算模块、影响度计算模块及属性融合模块。本发明能够提升Mashup和Web API之间的匹配精度，能够增强所推荐的Web API的服务可用性。
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公开(公告)号：CN114817745A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210552890.1
申请日：2022-05-19
IPC: G06F16/9535 , G06F9/54 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种图嵌入增强的Web API推荐方法和系统，方法包括：获取Mashup节点和Web API节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量，并计算Mashup节点和Web API节点邻居节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量；对ID嵌入向量和文本嵌入向量，以及所有邻居节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量进行融合，得到融合后的嵌入向量EM和嵌入向量EA；基于EM和EA，计算Mashup节点和Web API节点的匹配度，得到Web API的推荐结果。本发明解决了传统Web API推荐方法中单纯的基于图嵌入方法生成ID嵌入向量的方法进行Web API推荐时由于存在的数据稀疏和冷启动问题而导致的推荐精度差的问题。
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公开(公告)号：CN114817745B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210552890.1
申请日：2022-05-19
IPC: G06F16/9535 , G06F9/54 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种图嵌入增强的Web API推荐方法和系统，方法包括：获取Mashup节点和Web API节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量，并计算Mashup节点和Web API节点邻居节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量；对ID嵌入向量和文本嵌入向量，以及所有邻居节点的ID嵌入向量和文本嵌入向量进行融合，得到融合后的嵌入向量EM和嵌入向量EA；基于EM和EA，计算Mashup节点和Web API节点的匹配度，得到Web API的推荐结果。本发明解决了传统Web API推荐方法中单纯的基于图嵌入方法生成ID嵌入向量的方法进行Web API推荐时由于存在的数据稀疏和冷启动问题而导致的推荐精度差的问题。
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