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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117493697B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410002159.0
申请日：2024-01-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F8/70 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的Web API推荐方法和系统。通过使用深度学习网络处理混搭服务的文本描述，得到混搭服务的文本特征向量，使用神经协同过滤网络处理混搭服务与Web API的历史调用记录，得到混搭服务的交互特征向量，再融合混搭服务的文本特征向量和交互特征向量，得到混搭服务的预测向量，计算预测向量得到Web API预测值；根据历史调用记录，以最小化预测值与实际值的差距为目的对模型进行训练。将预开发的混搭服务输入到训练的模型，得到推荐的Web API预测值，根据预测值大小对候选Web API排序作为推荐结果。本发明融合了混搭服务的多种特征，有效整合了各种模态的互补信息，提高了推荐Web API的准确性。
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公开(公告)号：CN114201669B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111391897.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F8/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于词嵌入与协同过滤技术的API推荐方法，所述API推荐方法包括：S1：对API真实调用记录进行初始处理，得到API调用矩阵；S2：对所述API调用矩阵中所有用户调用API的API序列进行训练，得到API‑API相似度矩阵；S3：对所述API调用矩阵中所有API跟随用户的用户序列进行训练，得到用户‑用户相似度矩阵；S4：根据所述API调用矩阵、所述用户‑用户相似度矩阵和所述API‑API相似度矩阵，分别得到API侧调用预测模型和用户侧调用预测模型；S5：根据所述API侧调用预测模型以及所述用户侧调用预测模型，得到最终预测模型；S6：根据所述最终预测模型，输出API推荐结果。
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公开(公告)号：CN117493697A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410002159.0
申请日：2024-01-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F8/70 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的Web API推荐方法和系统。通过使用深度学习网络处理混搭服务的文本描述，得到混搭服务的文本特征向量，使用神经协同过滤网络处理混搭服务与Web API的历史调用记录，得到混搭服务的交互特征向量，再融合混搭服务的文本特征向量和交互特征向量，得到混搭服务的预测向量，计算预测向量得到Web API预测值；根据历史调用记录，以最小化预测值与实际值的差距为目的对模型进行训练。将预开发的混搭服务输入到训练的模型，得到推荐的Web API预测值，根据预测值大小对候选Web API排序作为推荐结果。本发明融合了混搭服务的多种特征，有效整合了各种模态的互补信息，提高了推荐Web API的准确性。
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公开(公告)号：CN117453861A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311597506.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习与预训练技术的代码搜索推荐方法和系统。本发明先将代码片段进行结构转换，得到多个等效代码片段，以相同语义的代码片段作为正样本，不同语义的代码片段作为负样本，预训练代码编码器。然后将其迁移到包含文本编码器的代码查询模型中，利用带有代码注释的代码片段继续优化，代码编码器用于向量化表示代码片段，文本编码器用于向量化表示查询语句。最后，将查询语句输入文本编码器得到查询向量，利用代码编码器将代码库中的代码片段均转换为代码向量，以与查询向量相似度最高的代码向量对应的代码片段进行推荐。本发明可以减轻对代码注释的依赖，同时提高代码搜索的准确率。
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公开(公告)号：CN114201669A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111391897.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F8/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于词嵌入与协同过滤技术的API推荐方法，所述API推荐方法包括：S1：对API真实调用记录进行初始处理，得到API调用矩阵；S2：对所述API调用矩阵中所有用户调用API的API序列进行训练，得到API‑API相似度矩阵；S3：对所述API调用矩阵中所有API跟随用户的用户序列进行训练，得到用户‑用户相似度矩阵；S4：根据所述API调用矩阵、所述用户‑用户相似度矩阵和所述API‑API相似度矩阵，分别得到API侧调用预测模型和用户侧调用预测模型；S5：根据所述API侧调用预测模型以及所述用户侧调用预测模型，得到最终预测模型；S6：根据所述最终预测模型，输出API推荐结果。
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