[发明专利]一种基于随机游走的服务和标签推荐方法

权利要求书

1.一种基于随机游走的服务及标签推荐方法，其特征在于：基于元信息数据进行Mashup服务推荐和标签推荐，所述元信息数据包括Mashup服务和API服务的元信息，Mashup服务的元信息包括Mashup文档集合，API服务的元信息包括API服务的标签；

所述进行Mashup服务推荐，包括以下子步骤，

步骤A1，根据元信息数据，建立标签与Mashup服务的关联网并记为TMAN，其中，节点代表标签或Mashup服务,边代表标签与Mashup服务之间的关联关系；

步骤A2，根据步骤A1所得关联网TMAN，转化得到标签之间的共现网TTN1，如果两个标签在关联网TMAN中共用了一个Mashup服务，那么两个标签分别对应的节点之间存在一条边；

步骤A3，输入待查询的标签t，在关联网TMAN上查找标签t对应的所有Mashup服务；

步骤A4，计算标签t对应的所有Mashup服务分别的相关性分数，并给标签t对应的所有Mashup服务进行降序排序，按排列结果推荐给用户；相关性分数的计算公式如下，

s(x_i)＝-τ_i+1/n_i

其中，s(x_i)为关联网TMAN中与标签t对应的某个Mashup服务x_i的相关性分数，n_i代表Mashup服务x_i的标签数目，τ_i表示标签t在Mashup服务x_i的标签序列中的位置；所述Mashup服务x_i的标签序列，是根据在共现网TTN1上的随机游走，计算Mashup服务x_i的n_i个标签分别的分数并进行降序排列得到的结果；

所述进行标签推荐，包括以下子步骤，

步骤B1，根据元信息数据，构建标签与API服务的关联网并记为TAN，其中，节点代表标签或API服务，边代表标签与API服务之间的关联关系；

步骤B2，根据步骤B1所得关联网TAN，转化得到标签之间的共现网TTN2，如果两个标签在关联网TAN中共用了一个API服务，那么两个标签分别对应的节点之间存在一条边；

步骤B3，根据元信息数据，通过计算API描述文档夹角余弦值，得到两个API描述文档的相似性；

步骤B4，构建API服务的拓扑图，节点代表API服务，节点之间的边上权值为步骤B3所得两个API描述文档的相似性，根据拓扑图得到某个输入的API服务描述文本最近的K个邻居节点，K为预设参数；

步骤B5，将步骤B4所得K个邻居节点分别的标签序列最前面的m个标签进行合并，m为预设参数；每个邻居节点的标签序列，是根据在共现网TTN2上的随机游走，计算邻居节点的相应Mashup服务的所有标签分别的分数并进行降序排列得到的结果；

步骤B6，将从步骤B5中所得m×K个标签的合并结果，放入列表q中，按列表q中的各标签的分数及出现频率进行降序排列，按排列结果推荐给用户。

2.如权利要求1所述基于随机游走的服务及标签推荐方法，其特征在于：步骤A4和步骤B5中计算标签的分数实现方式如下，

迭代计算标签所在节点j的分数sk(j)直到满足预设的结束条件，计算公式为

s_k(j)＝γ∑_is_k-1(i)P_ij+(1-γ)m_j

其中，0<i,j≤N′，当前迭代次数k=1,2…，N′表示共现网中节点集中节点总数，是共现网的邻接矩阵，P_ij代表从共现网中的节点i到节点j的转移概率，所述转移概率为节点i和j之间的权值w_ij除以节点i和与节点i直接相邻的所有节点w_in之间的权值之和，n为节点i的邻居节点的总数，设以节点i为起点在共现网上进行随机游走，γ是预设的游走到邻居节点的概率,1-γ是游走到共现网中其他任一节点概率，m_j是预设的节点i初始概率分布；

步骤A4中，共现网为TTN1；步骤B5中，共现网为TTN2。

3.如权利要求1所述基于随机游走的服务及标签推荐方法，其特征在于：步骤A4给标签t对应的所有Mashup服务进行排序时，若存在具有相同相关性分数的Mashup服务，采用互熵进行降序排序。