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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明提出一种Mashup服务需求的组件服务推荐方法，包括：构建Mashup服务需求的候选组件WebAPI集合；为服务需求和候选组件集合中的WebAPI生成潜在应用场景特征词；生成场景语义增强的Mashup服务需求向量和服务功能向量；为WebAPI生成融合多维关联特征的异质关联向量；建立分组混搭优化的Mashup服务需求的组件服务推荐模型，并求解推荐的组件。本发明可以更好地将与服务应用场景契合度高的特征词优先提取出来。所提出的应用场景语义增强的服务功能向量生成方法，能够极大提升Mashup服务需求与WebAPI功能匹配精确度。所建立的融合四种关联特征的WebAPI异质关联兼容性判定方法，大幅度提升推荐组件服务的兼容性。所建立的分组混搭优化推荐模型使得推荐的组件服务的多样性更优，推荐质量更高。
主权项：1.一种Mashup服务需求的组件服务推荐方法，其特征在于，包括：步骤A、构建Mashup服务需求mr的候选组件WebAPI集合Cwmr；步骤B、为服务需求mr和候选组件集合Cwmr中的WebAPI生成潜在应用场景特征词；步骤B1、构建融入场景契合度的服务描述特征词提取模型SYAKE；步骤B2、为服务需求mr和候选组件集合Cwmr中WebAPI生成潜在应用场景特征词；步骤C、生成场景语义增强的Mashup服务需求向量和服务功能向量；步骤C1、为Mashup服务需求mr生成场景语义增强的需求向量；步骤C2、为Cwmr中的服务s生成场景语义增强的服务功能向量；步骤D、为WebAPI生成融合多维关联特征的异质关联向量；步骤D1、挖掘WebAPI之间的多维关联特征；步骤D2、建立异质关联图；步骤D3、基于异质关联图，利用HGPROMPT模型为异质关联图中的结点v对应的服务s生成关联向量vcs；步骤E、建立分组混搭优化的Mashup服务需求的组件服务推荐模型，并求解推荐的组件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 一种Mashup服务需求的组件服务推荐方法
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