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李鸿超  刘建勋  曹步清  石敏 《软件学报》2018,29(11):3374-3387
如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的Web API服务集合,并辅助构建Mashup是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量是大家关注的焦点.为此,本文提出一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法HDP-FM(Hierarchical Dirichlet Processes-FactorizationMachines)为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库,利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量.其次,利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量,用于相似度的计算.最后将Mashup之间的相似度,WebAPI之间的相似度,Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入,评分排序获取用于推荐的Web APIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能,本文使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验,实验结果表明,HDP-FM方法在准确率,召回率,F-measureNDCG@N等方面具有较好的性能.  相似文献
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