[发明专利]基于主题模型聚类的Web API推荐方法有效
| 申请号： | 202110508530.7 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113343078B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 陆佳炜;郑嘉弘;赵伟;马超治;徐俊;张元鸣;肖刚 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/35;G06F40/216;G06F40/284;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于主题模型聚类的Web API推荐方法，根据上下文信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；统计单词共现信息，从而计算出SPPMI矩阵信息；基于得到Mashup服务文档单词的词频信息矩阵D，单词的上下文SPPMI矩阵M，通过分解M可以得到词嵌入信息矩阵，进一步将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息；将得到的Mashup服务主题特征，作为谱聚类的输入进行聚类，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，子图内的边权重和尽可能的高，达到聚类的目的；结合GBDT和FM方法对Web API服务进行预测推荐。本发明有效实现Web API推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主题 模型 web api 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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